令和６年度（2024 年度）

目次

目

次

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

1

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

1

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

3

月別主要日程（令和₆年度）… …………………………………………………………………………

4

令和₆年度カレンダー…………………………………………………………………………………

5

令和₆年度（2024年度）情報科学研究科授業日程等… ………………………………………………

6

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

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

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

12◦共通基盤科目………………………………………………………………………………………

13◦専門科目……………………………………………………………………………………………

14◦関連科目……………………………………………………………………………………………

55◦後期課程授業科目表及び授業要旨（各専攻共通）… …………………………………………… 58◦情報科学研究科授業科目単位の計算方法に関する申合せ……………………………………… 64◦大学院共通科目……………………………………………………………………………………

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

67◦履修を推奨するコースの説明……………………………………………………………………

83（情報数学コース、システムデザインコース、ソフトウェアコース、タフサイバーフィ
ジカル AI コース、情報リテラシー教育コース、空間情報科学コース、メディカルバ
イオサイエンスコース、グローバルスキル育成コース、Information Technology and
Science Course）◦国費外国人留学生の優先配置を行う特別プログラム…………………………………………

97

International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）
Fostering Human Resources in New Interdisciplinary Fields in the Society 5.0 era（NIFS）◦国際共同大学院プログラム……………………………………………………………………… 107
データ科学国際共同大学院プログラム
機械科学技術国際共同大学院プログラム
統合化学国際共同大学院プログラム◦産学共創大学院プログラム……………………………………………………………………… 117
未来型医療創造卓越大学院プログラム
人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム
変動地球共生学卓越大学院プログラム
グリーン×デジタル産学共創大学院プログラム

目次◦原子炉廃止措置工学プログラム………………………………………………………………… 139◦東北大学学際高等研究教育院について………………………………………………………… 141◦情報科学研究科博士後期課程学生特別支援制度について……………………………………… 143◦他の大学院等における修学及び海外留学等について………………………………………… 145

学生留意事項等◦学生留意事項……………………………………………………………………………………… 149◦学生生活上の相談について……………………………………………………………………… 155◦情報科学研究科「教育相談室」について……………………………………………………… 156◦情報科学研究科学生事故処理指針……………………………………………………………… 157◦火災や事故の場合の緊急・救急連絡方法……………………………………………………… 158◦東北大学安否確認システム登録方法…………………………………………………………… 159

資格等◦教育職員免許状取得について…………………………………………………………………… 163

諸規則◦東北大学大学院通則……………………………………………………………………………… 167◦東北大学大学院通則細則………………………………………………………………………… 187◦東北大学大学院共通科目規程…………………………………………………………………… 189◦東北大学学位規程………………………………………………………………………………… 192◦東北大学大学院情報科学研究科規程…………………………………………………………… 200◦東北大学学生の授業料の免除及び徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程………… 206◦東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程…………………………… 212◦東北大学研究生規程……………………………………………………………………………… 216◦東北大学研究生規程細則………………………………………………………………………… 219◦情報科学研究科におけるハラスメントの防止等に関する内規……………………………… 220◦情報科学研究科における学生相談に関する内規……………………………………………… 222

教職員一覧◦教職員一覧………………………………………………………………………………………… 225

情報科学研究科関係キャンパス配置図◦青葉山キャンパス………………………………………………………………………………… 233◦片平キャンパス…………………………………………………………………………………… 234◦川内キャンパス…………………………………………………………………………………… 235◦星陵キャンパス…………………………………………………………………………………… 236

理念及び専攻の紹介
理念及び専攻の紹介

理 念

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

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

前期課程 カリキュラム・ポリシー
情報科学研究科では、ディプロマ・ポリシーで示した目標を学生が達成できるよう、以下の方針に基づき教育課程を編成・実施する。
①情報科学を基盤とした文理を横断する広い視野と専攻分野に関する専門的知識・技能の獲得を促すために、共通基盤科目及び専門科目からなる多彩な履修推奨コースを提供すると共に、論文作成等に係る研究指導体制を整備する。
共通基盤科目は数学群、情報・生命系群、機械・知能系群、土木工学群、言語・メディア群、心理・哲学群、社会科学群の 7 つの群に共通する法律制度、倫理、学際科学、人文科学を情報科学の立場か
ら体系化した 4 つの科目群から構成され、所属する学生はそのうち 2 科目（4 単位）を修得することを修了要件のひとつとしている。
専門科目は上記 7 つの群に合わせての数学科目群、情報・生命系科目群、機械・知能系科目群、土１－1－

理念及び専攻の紹介
理念及び専攻の紹介

木工学科目群、言語・メディア科目群、心理・哲学科目群、社会科学科目群に分類して構成され、その専門性に合わせた専門科目を修得すると共に、さらにインターンシップ研修などの共通展開科目群を履修することで、各学生が学際性・専門性を併せ持つ立場から展開的専門へと踏み込むことができるカリキュラム構成となっている。
そして、これら修得した共通基盤科目・専門科目を集約する形で、ゼミナール・研修科目群を段階的に修得することで修士学位論文へと集約される順次性をもつ教育・学習方法として構築されている。
②研究遂行に求められる高い倫理とプロジェクト管理能力を育む機会、及び学内外における幅広い
社会的経験の場を提供する。
③学修成果の評価基準を明示するとともに、修士論文又は特定の課題に基づいて研究成果の審査及び試験を適切に行う。
修士学位論文の審査及び最終試験は、各群ごとに中間審査・予備審査が必要に応じて設定され、そこで、指導教員、学位論文指導教員および研究科担当教員等により構成される修士学位論文審査委
員からの助言を受けながら段階的に加筆修正が行われ、最終試験を兼ねた本審査会へと集約される形で合否判定が行われる。

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

後期課程 カリキュラム・ポリシー
情報科学研究科では、ディプロマ・ポリシーで示した目標を学生が達成できるよう、以下の方針に基づき教育課程を編成・実施する。
①情報科学を基盤とした文理を横断する豊かな学識と専攻分野に関する高度な専門的知識及び技能の獲得を促すために、論文作成等に係る研究指導体制を整備する。
研究指導体制は学生の研究テーマの専門性に合わせて数学群、情報・生命系群、機械・知能系群、土木工学群、言語・メディア群、心理・哲学群、社会科学群の 7 つの群ごとに構成される。
ゼミナール・研修科目群における専門科目「博士ゼミナール」、「博士基盤研修」、「博士専門研修
A」、「博士専門研修 B」を段階的に修得する教育過程を経て博士学位論文へと集約される。
②研究遂行に求められる高い倫理観、プロジェクト管理能力、及びリーダーシップを育む機会を提供する。また、国内外で最先端の研究成果について学び協働して研究活動を行う場を提供する。
③学修成果の評価基準を明示するとともに、博士論文に基づいて研究成果の審査及び試験を適切に行２－2－理念及び専攻の紹介
理念及び専攻の紹介う。
博士学位論文の審査及び最終試験は、研究科として企画された年 2 回開催される「博士後期学生発表会」での講演、「博士論文作成計画書」の提出と、各群ごとに必要に応じて設定された中間審査・予備審査において、指導教員、学位論文指導教員および研究科担当教員等により構成される博士学位論文審査委員からの助言を受けながら段階的に加筆修正が行われ、最終試験を兼ねた本審査会へと集約される形で合否判定が行われる。

専攻の紹介
情報基礎科学専攻
計算科学、ソフトウェア科学など情報科学の本質を探る基礎理論、超並列計算、大規模高速ネット
ワークなどのための次世代の計算機科学、情報科学の幅広い可能性を探る数学と数理科学など、未来に向けての情報基礎科学の研究と教育を行い、将来の情報科学をリードする人材を養成する。
システム情報科学専攻
システムを対象とした数理情報学の研究、情報の解析、処理、伝達のアルゴリズムとメカニズムの研究、知能システムやロボティクスの研究を行うとともに、高度の専門的知識を体得し、情報システ
ムを中心としたこれからの世界のリーダーとなる人材を養成する。
人間社会情報科学専攻
人間社会の観点から「情報」の本質を解明し、人間・社会科学とシビル・エンジニアリングとの学際的連携によって人間社会システムに関する多画面的情報を総合する研究方法を開拓し、現代社会が直面している環境、都市、人口、資源エネルギーなどに関する諸問題の解決を目指す。
応用情報科学専攻
ユビキタスネットワーク社会が進展する中、自然と共生する人間の健康・福祉社会を創ることを目指した情報科学の創出と人材の育成を行うため、生命、健康、認知、ロボット、流動システムなどに関わる情報学の研究と、実社会の多様な「個」の問題解決に、ハード及びソフトの先進的情報技術を応用した研究教育を推進する。

３－3－

授業日程等

授業日程等

月別主要日程（令和６年度）
月

４

教務全般

奨学金・授業料免除等

その他

入学式（４月３日）
入学・進学・編入学オリエンテーション
第１学期授業（４月８日～８月５日）
第１学期履修手続き（中旬）日本学生支援機構
・第一種（無利子貸与）奨学生募集
・第二種（有利子貸与）奨学生募集

工明会学生部員推薦
学術振興会特別研究員募集
リサーチ・アシスタント募集
定期健康診断（４月２２日～２６日・５月 ７日～２０日 ）第１学期授業料届出銀行口座からの引落し（新入生・在学生等）
日本学生支援機構
・第一種奨学生予約採用決定

５６

東北大学創立記念日（６月２２日）
論文題目提出［９月修了予定者］*（ＭＣ２、ＤＣ３）７８

夏季休業（８月６日～９月３０日）
博士・修士論文提出［９月修了予定者］*（ＭＣ２、ＤＣ３）

９

学位記授与式（９月２５日）
１０月入学・進学・編入学者オリエンテーション（９月２７日）*

10

11

第２学期授業（１０月１日～１２月２５日・１月６日～ ２月３日）
第２学期履修手続き（上旬）
論文題目提出［３月修了予定者］*（ＭＣ２、ＤＣ３）

冬季休業（１２月２６日～１月３日）

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

オープンキャンパス
（７月３０日～３１日）

東北大学大学祭（１０月２５日～２７日）

日本学生支援機構
・貸与終了者返還説明会
第２学期授業料届出銀行口座からの引落し第２学期授業料免除結果通知

教育職員免許状授与申請

12
博士論文提出［３月修了予定者］*
（ＤＣ３）

１

２

修士論文提出［３月修了予定者］*
（ＭＣ２）

３

学位記授与式（３月２５日）（学士、修士、博士）

日本学生支援機構
・適格認定
・第一種奨学生採用候補者決定
・業績優秀者返還免除申請受付（第一種奨学生）
2025 年度第１学期授業料免除等願書配付・受付

2025 年度ティーチング・ア
シスタント募集*印の日程は、変更がある場合がありますので、研究科 Web ページ等で確認してください。

－4－4

授業日程等

授業日程等

令和６年度（２０２４年度）情報科学研究科授業日程表（2024.4～2025.3）

日
令
和
６
年
４
月

月

火

1

2

7

8

9

14

15

21

22

28

5
こどもの日

５
月

６
月

８
月

９
月

6

木

金

土

4

5

6

10

11

12

13

16

17

18

19

20

23

24

25

26

27

入学式

日

10
月

30

7

1

2

8

9

3

月

火

水

木

金

土

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

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20

21

22

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25

26

27

28

29

30

31

4

憲法記念日 みどりの日

10

3

11

4

文化の日振替休日

11
月

5

6

7

8

9
16

13

14

15

17

18

19

20

21

22

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30

1

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

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15

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28

1

2

3

4

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16

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2

3

4

5

6

7

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9

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20

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22

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29

30

31

1

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3

4

5

6

8

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1

2

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6

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30

31

1

2

3

4

5

6

7

8

9

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19

20

21

24

25

26

27

28

15
22

敬老の日

23

秋分の日 振替休日

29

12
月

令
和
７
年
１
月

オープンキャンパス

4

山の日 振替休日

2

12

14

海の日

1

11

13

14

大学祭

10

12

7
７
月

29
昭和の日

水
3

元日

5
12

23
勤労感謝の日

6

7

8

9

10

11

13

14

15

16

17

18
25

成人の日

19

20

21

22

23

24

26

27

28

29

30

31
1

２
月

2

3

9

10

16

17

23

24

天皇誕生日 振替休日

4

5

6

7

8

11

12

13

14

15

18

19

20

21

22

25

26

27

28

建国記念の日

1

３
月

30

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23
30

24
31

25

26

28

29

※ 斜字太字 は授業日及び補講日です。
※ 5月2日（木）および1月29日（水）は月曜日、1月28日（火）は金曜日の授業を行う。
※ 10月14日（月）は祝日であるが授業を行う。
※ 10月25日（金）は大学祭実施予定のため、授業日とはしない。

－5－

春分の日

27

授業日程等

授業日程等

令和６年度（2024 年度）情報科学研究科授業日程等
１． 授業期間
第１学期

令和 6 年 4 月 8 日（月）～令和 6 年 8 月 5 日（月）（補講期間含む）

第２学期

令和 6 年 10 月 1 日（火）～令和 6 年 12 月 25 日（水）令和 7 年 1 月 6 日（月）～令和 7 年 2 月 3 日（月）（補講期間含む）※1 試験は授業及び補講期間に行われる※2 5 月 2 日（木）および 1 月 29 日（水）は月曜日、1 月 28 日（火）は金曜日の授業を行う※3 10 月 14 日（月）は祝日だが授業を行う
２．休業期間春季休業

令和 6 年 4 月 1 日（月）～ 令和 6 年 4 月 5 日（金）夏季休業

令和 6 年 8 月 6 日（火）～ 令和 6 年 9 月 30 日（月）冬季休業

令和 6 年 12 月 26 日（木） ～ 令和 7 年 1 月 3 日（金）学期末休業 令和 7 年 2 月 4 日（火）～ 令和 7 年 3 月 31 日（月）３．行事予定・東北大学入学式

令和 6 年 4 月 3 日（水）（午前）＜ゼビオアリーナ仙台＞

・情報科学研究科オリエンテーション

令和 6 年 4 月 3 日（水）
（午後）
（予定）
＜情報科学研究科大講義室＞

・創立記念日

令和 6 年 6 月 22 日（土）・オープンキャンパス

令和 6 年 7 月 30 日（火）・31 日（水）・学位記授与式（９月修了）

令和 6 年 9 月 25 日（水）（午後）＜川内萩ホール＞

・情報科学研究科学位記伝達式(９月修了) 令和 6 年 9 月 25 日（水）（午後）＜情報科学研究科大講義室＞
・情報科学研究科オリエンテーション

令和 6 年 9 月 27 日（金）
（午後）
（予定）

（１０月入学・進学・編入学者）＜情報科学研究科大講義室＞

・大学祭

令和 6 年 10 月 25 日（金）～27 日（日）（予定）

・学位記授与式

令和 7 年 3 月 25 日（火）（午前）＜ゼビオアリーナ仙台＞

・情報科学研究科学位記伝達式

令和 7 年 3 月 25 日（火）（午後）＜情報科学研究科大講義室＞

４．入試関係・大学院推薦入試

令和 6 年 7 月 1 日（月）・大学院上期入試

令和 6 年 8 月 27 日（火）～8 月 29 日（木）・大学院下期入試【日程Ⅰ】

令和 7 年 2 月 1 日（土）～2 月 2 日（日）・大学院下期入試【日程Ⅱ】

令和 7 年 3 月 4 日（火）～3 月 6 日（木）

－6－

履

修

関

係

情報科学研究科履修内規
情報科学研究科履修内規東北大学大学院情報科学研究科履修内規
平成 17 年 12 月 27 日 制定
（趣旨）
第1条 この内規は、東北大学大学院情報科学研究科規程（平成5年規第130号。以下「規程」という。）
第6条第1項及び第3項の規定に基づき、東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。）
において開設する授業科目、単位数及び履修方法について定めるものとする。
第2条 本研究科において開設する授業科目、単位数及び履修方法は、前期2年の課程（以下「前期課程」という。）にあっては別表第1に、後期3年の課程（以下「後期課程」という。）にあっては別表第2による。
第3条 本研究科に、情報数学コース、システムデザインコース、ソフトウェアコース、タフサイバ
ーフィジカルAIコース、情報リテラシー教育コース、空間情報科学コース、メディカルバイオサイ
エンスコース、グローバルスキル育成コース、Information Technology and Science Course及び情報リテラシー教育専門職養成プログラムを置き、その履修方法については別に定める。
附 則
1 この内規は、平成18年1月1日から施行する。
2 平成16年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、この内規の規定にかかわらず、この内規施行の日の前日において改正前の規程により適用されていた授業科目、単位数及び履修方法とする。
附 則（平成１８年３月９日改正）
1 この内規は、平成18年4月1日から施行する。
2 平成17年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第1（情報基礎科学専攻専門科目ソフトウェア構成論の項、システム情報科学専攻専門科
目ソフトウェア構成論の項並びに人間社会情報科学専攻専門科目コミュニケーション表現分析、語用論分析、意味構造分析、統語構造分析、社会基盤の経済分析及び地域計画特論の項に係る部分を除く。）の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成１９年３月８日改正）
1 この内規は、平成19年4月1日から施行する。
2 平成18年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法 については、改正後の別表第１（情報基礎科学専攻専門科目インターンシップ研修の項、システム情報科学専攻専
門科目インターンシップ研修の項並びに応用情報科学専攻専門科目インターンシップ研修、情報科学特別講義Ⅰ、Ⅱ及びⅢの項を除く。）の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２０年３月６日改正）
1 この内規は、平成 20 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 19 年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第 1（情報基礎科学専攻専門科目機械工学フロンティア、イノベーション創成研修の項、
システム情報科学専攻専門科目機械工学フロンティア、イノベーション創成研修の項、人間社会情報科学専攻専門科目社会制度論の項並びに応用情報科学専攻専門科目機械工学フロンティア、イノ－7－情報科学研究科履修内規

情報科学研究科履修内規

ベーション創成研修の項を除く。）及び別表第 2（関連科目情報システム特論、情報システム特別講義、国内インターンシップ研修並びに国際インターンシップ研修の項を除く。）の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２１年３月１２日改正）
1 この内規は、平成 21 年 4 月 1 日から施行し、改正後の別表第 2 中、インターネット工学の項については、平成 20 年 10 月 1 日から適用する。
2

平成 20 年度以前に入学、進学及び編入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第 1（別に定める科目及び情報リテラシー教育専門職養成プログラムの履修方法を除く。）及び別表第 2 の規定（別に定める科目及び情報リテラシー教育専門職養成プログラムの履修方法を除く。）にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２２年３月１１日改正）

１ この内規は、平成 22 年 4 月 1 日から施行する。
２ 平成 21 年度以前に入学、転科及び転専攻した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２３年３月１０日改正）
1 この内規は、平成23年4月1日から施行する。
2 平成22年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２４年３月８日改正）
1 この内規は、平成24年4月1日から施行する。
2 平成23年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２５年３月１４日改正）
1 この内規は、平成 25 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 24 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２６年３月１３日改正）
1 この内規は、平成 26 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 25 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２７年３月１２日改正）
1 この内規は、平成 27 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 26 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２７年１２月１７日改正）－8－情報科学研究科履修内規
情報科学研究科履修内規

１ この内規は、平成 27 年 10 月 1 日から施行する。
２ 平成 26 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２８年３月１０日改正）
1 この内規は、平成 28 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 27 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成２９年３月９日改正）
1 この内規は、平成 29 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 28 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成３０年３月１５日改正）
1 この内規は、平成 30 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 29 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（平成３１年３月１４日改正）
1 この内規は、平成 31 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 30 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（令和２年３月１１日改正）
1 この内規は、令和 2 年 4 月 1 日から施行する。
2 平成 31（令和元）年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２（各専攻共通専門科目データ科学特別研修の項を除く）の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則（令和３年３月１１日改正）
1 この内規は、令和 3 年 4 月 1 日から施行する。
2 令和 2 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則(令和 4 年 3 月 10 日改正)
1 この内規は、令和 4 年 4 月 1 日から施行する。
2 令和 3 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則(令和 5 年 3 月 16 日改正)
1 この内規は、令和 5 年 4 月 1 日から施行する。
2 令和 4 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法に－9－

情報科学研究科履修内規

情報科学研究科履修内規

ついては、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則(令和 5 年 7 月 18 日改正)
1 この内規は、令和 5 年 4 月 1 日から施行する。
2 令和 4 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第１及び別表第２の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則(令和 6 年 3 月 14 日改正)
1 この内規は、令和 6 年 4 月 1 日から施行する。
2 令和 5 年度以前に入学、進学、編入学、転科及び転入学した者の授業科目、単位数及び履修方法については、改正後の別表第 1 及び別表第 2 の規定にかかわらず、なお従前の例による。

－10－情報科学研究科関連科目等履修要項
情報科学研究科関連科目等履修要項

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

－11－

前期課程（共通基盤科目）
前期課程（共通基盤科目）

令和６年度（2024 年度）前期課程授業科目表及び授業要旨○ 本研究科の授業科目は、共通基盤科目、専門科目及び関連科目に区分されています。
○ 修了要件の単位数は３０単位以上であり、そのうち共通基盤科目４単位以上、所属専攻の専門科
目１６単位以上を修得してください。

別表第１（前期課程）（共通基盤科目）
授業科目

情報法律制度論

単

位

必
修

選
択

開 講
学 期
前 後
期 期

2

Ⅰ

河村 和徳

Ⅰ

徳川
菅沼
大森
酒井
金谷
直江

情報倫理学

2

学際情報科学論2

人文情報科学概論

2

アカデミック・ライティング

2

Ⅱ

Ⅰ

Ⅱ

担当教員

直人・内田
拓夫・森
仁・和田
正夫・坂田
吉成・松岡
清隆・原

備考

克哉
一郎
裕一
邦子
徹
塑

山田 和範・福田 宏幸
岡田
彩・伊藤
亮
大森
仁・小川 芳樹
河村 和徳・齊藤いつみ
坂田 邦子・徳川 直人
長濱澄・藤原 直哉
細田 千尋・邑本 俊亮
森一郎・森田 直子
和田 裕一
山田 和範・
サミー バラドラム

左記授業科目のうちから、4 単位以上を選択履修すること。

○ 共通基盤科目は、すべての専攻にわたって共通的に開設している科目です。
○ 共通基盤科目の視点
1. 情報科学の分野の仕事にたずさわる人間が基本的に具備しなければならない知識を提供する
授業科目
2. 情報科学の研究と教育水準を将来にわたり高めていくために、共通に必要な学問的基盤となる授業科目
3. 本研究科がめざす学際的総合科学としての情報科学を進展させるために、現在の専門分野が異なる学生が共有することが望ましい知見を与える授業科目－12－

前期課程（共通基盤科目）

授業要旨（共通基盤科目）
情報法律制度論
2 単位
Legal System in Information Society
選択 前期
担当教員：河村 和徳

学際情報科学論
2 単位Interdisciplinary Information Sciences
選択 後期
担当教員：山田 和範・福田

報通信技術(ICT)の発達によって、法律としてこれまで意識しなかった分野まで、我々は配慮しなければならなくなった。それは肖像権や著作権といった民法レベルにとどまらず、公文書のあり方や個人情報保護のあり方など幅広い。法律は強制力を有しているので、知らなかったでは済まされない部分もあり、また法律が我々の研究を制約する可能性も十分ある。我々は法律にかかわる問
題についても、技術と同じように人並み以上の知識を有する必要があり、市民社会の一員としての技術者と市民との橋渡しを努めなければならない。この講義は、情報セキュリティ、知的財産権、個人情報など、ICT にまつわる法律問題を解説する一方、情報社会の到来によって制度がどのように変容しているのか理解することを目標とし、講義を進めていく。

企業等の実際の現場で行われているような疑似プロ
ジェクトに取り組むことで，データ解析の進め方を学ぶ．
受講者は研究計画の立案やデータ解析に取り組む．デー
タは株式会社電通より提供されるものを利用する．

Problems
concerning
Information
Communication
Technology (ICT) and law are increasing. Since we always livewith great benefits of ICT, everyone has a possibility to become
an offender, otherwise, victim. This course will give students achance to learn legal framework and legal mind on ICT andhow to act correctly when the incident occurs.
情報倫理学
2 単位
Information Ethics
選択 前期
担当教員：徳川 直人・内田 克哉・
菅沼 拓夫・森 一郎・大森 仁・和田 裕一・
酒井 正夫・坂田 邦子・金谷 吉成・松岡 徹・直江 清隆・原 塑
現代社会は、情報技術なしには機能しえない。そして、情報技術の進展とその浸透が私たちの社会にもたらす恩恵・利便性は、飛躍的に増大しつつある。しかし同時に、高度情報化社会は種々の技術的・法制度的・倫理的な問題にも直面している。
「情報倫理学」は、そのような問題群を多角的・学際的に検討していくために構築された学問領域である。講義の題材を手がかりにして自分自身で考えながら、問題への感性と認識を深め、情報社会のなかで生きることの意味をつねに問い直していくことは、これからの社会の一員にとって不可欠の基本的素養である。
Information Ethics is one of the applied ethics. Our society
has become more convenient and more comfortable by meansof information technology. But, at the same time, the rapidchange and development of information society has brought
many problems in various fields of our daily life. In studying
and researching in this graduate school, it is one of the requisitetrainings to think carefully about the problems of informationsociety.

宏幸

Students will learn how to conduct data analysis by working ona pseudo-project that is being carried out at a private company.
Students will work on research planning and data analysis.
Data are provided by Dentsu Inc.
人文情報科学概論
2 単位
Humanities and Social Studies in Information Sciences
選択 前期
担当教員：岡田 彩・伊藤 亮・
大森 仁・小川 芳樹・河村 和徳・齊藤 いつみ・
坂田 邦子・徳川 直人・長濱 澄・藤原 直哉・
細田 千尋・邑本 俊亮・森 一郎・森田 直子・
和田 裕一
人間社会情報科学専攻に所属する人文・社会科学系の教員が、それぞれの研究分野・専門の立場から、高度情報化社会における問題を論じる。
Faculty in GSIS Human-Social Information Sciences
Department will discuss issues around advanced informationsociety from their respective field of research.
アカデミック・ライティング
Academic Writing in English
選択 後期
担当教員：山田ラム

2 単位
和範・サミーバラド

このコースでは、マークアップ言語である LaTeX などの標準的なアカデミックライティングツールの使用経験を積むとともに、適切なデータ可視化ツールを使った情報伝達の能力を向上させます。さらに、アカデミック
ライティングに関連する基本的な LaTeX 文書の書き方
や、関連データを効果的に伝え、可視化する方法についても学びます。
In this course, students will gain experience using the standard
academic writing tools, such as mark-up language LaTeX, as
well as advance their ability to convey information using
appropriate data visualization tools. Additionally, students aretaught to write basic LaTeX documents that are relevant toacademic writing as well as how to convey and visualize
relevant data effectively.

－13－

前期課程（専門科目）（専門科目）
単位

開講
学期

授業科目
必
修

後
期

専門科目の扱い
情
報
基
礎

シ
ス
テ
ム

人
間
社
会

応
用
情
報

○

○

宗政

昭弘

隔年（偶数年度）開講
2024年度は開講しない

○

○

須川

敏幸

隔年（偶数年度）開講

○

○

（未定）

○

○

○ 瀬野

担当教員

備考

選
択

前
期

情報基礎数理学Ｉ2

Ⅰ

情報基礎数理学Ⅱａ2

情報基礎数理学Ⅱｂ2

情報基礎数理学Ⅳ

2

情報数学基礎演習

2

Ⅰ

○

○

田谷

久雄（宮城教育大学）

離散数学

2

Ⅰ

○

○

宗政

昭弘

高信頼システム

2

Ⅰ

○

○

○

○

情報基礎科学としての数理情報学

2

○

○

○

○ 大関

真之

計算数理科学

2

Ⅰ

○

○

山本

悟

計算機構論

2

Ⅰ

○

○

○ 青木

Ⅱ
Ⅰ
Ⅱ

Ⅱ

隔年（奇数年度）開講
隔年（偶数年度）開講
2024年度は開講しない

裕美

張山 昌論
ｳｨｯﾃﾞﾔｽｰﾘﾔ ﾊｼﾀ ﾑﾄｩﾏﾗ

孝文・伊藤

康一

○

○

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

Ⅱ

○

○

住井英二郎・松田

一孝

2

Ⅱ

○

○

小林

広明・佐藤

雅之

情報論理学

2

Ⅱ

○

○

中野

圭介

コミュニケーション論

2

○

○

長谷川

高性能計算論

2

Ⅱ

○

○

滝沢

寛之

暗号理論

2

Ⅱ

○

○

栗林
磯辺

稔・酒井
秀司

情報基礎数理学特選

2

○

○

山口

祥司（早稲田大学）

数値解析学Ⅰ2

Ⅱ○○

システム情報数理学Ｉａ

2

Ⅱ

○

○

○ 原田

昌晃

隔年（偶数年度）開講

システム情報数理学Ｉｂ

2

Ⅱ

○

○

○ 船野

敬

隔年（奇数年度）開講

システム情報数理学Ⅱ

2

Ⅱ

○

○

統計的モデリング

2

Ⅱ

○

○

アルゴリズム論

2

Ⅰ

○

○

知能システム科学

2

Ⅰ

○

○

自然言語処理学

2

Ⅱ

○

○

○

○ 乾

情報生物学

2

Ⅱ

○

○

○

○ 大林

情報システム評価学

2

Ⅱ

○

○

伊藤

コンピュータビジョン

2

Ⅱ

○

○

○ 岡谷

知能集積システム学

2

ソフトウェア基礎科学

2アーキテクチャ学

Ⅰ

Ⅰ

Ⅰ

○

○

○

○

剛・北形

元
※G30 course開講科目
正夫

山本悟
槙原幹十朗（工学研究科）

（未定）
○

○ 荒木

集中講義、Webページで周知します。
※G30 course開講科目

2024年度は開講しない

由布子

○ 周

暁・鈴木

顕

隔年（偶数年度）開講

歩・吉仲

亮

隔年（奇数年度）開講

健太郎・坂口

慶祐

篠原

－14－

※G30 course開講科目

武
健洋・全
貴之

眞嬉

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

掲載頁

前期課程（専門科目）

単位

開講
学期

授業科目
必
修

後
期

専門科目の扱い
情
報
基
礎

シ
ス
テ
ム

人
間
社
会

応
用
情
報

担当教員

選
択

前
期

知能制御システム学

2

Ⅰ

○

○

システム制御工学Ⅰ

2

Ⅰ

○

○

音情報科学

2

○

○

○

高次視覚情報処理論

2

Ⅰ

○

○

○ 曽

情報ストレージシステム科学

2

Ⅰ

情報コンテンツ学

2

応用流体力学2

人工知能基礎学

2

システム情報数理学特選

2

バイオメカトロニクス

2

宇宙ロボティクス

2

Topics in Mathematics

2

現代文法理論2

意味構造分析

2

言語構造論

2

統語構造分析

2

学習心理情報学

2

認知情報学

Ⅱ

橋本

慎吾(未踏 隔年（偶数年度）開講※G30 course開講科目

浩一・鏡ｽｹｰﾙﾃﾞｰﾀｱﾅﾘﾃｨｸｽｾﾝﾀｰ)

橋本
平田

浩一
泰久（工学研究科）

坂本
伊藤

修一
彰則（工学研究科）※G30 course開講科目

加蕙

Greaves Simon John
（電気通信研究所）○
Ⅱ

備考

隔年（奇数年度）開講

○

○

○ 北村

喜文

○

○

石本

淳

○

○

○ 鈴木

潤

○

○

Ⅱ

○

○

○ 田中

Ⅱ

○

○

吉田

和哉(工学研究科)

Ⅰ

○

○

瀬野

裕美

Ⅰ

○

○

○

○ （未定）

隔年（奇数年度）開講

○

○

○

○ （未定）

隔年（奇数年度）開講

Ⅰ

○

○

○

○ 小川

芳樹

隔年（偶数年度）開講

Ⅰ

○

○

○

○ 小川

芳樹

隔年（奇数年度）開講

Ⅱ

○

○ 細田

千尋

隔年（偶数年度）開講

2

Ⅱ

○

○ 松宮

一道・和田

人間・自然関係論

2

Ⅱ

○

○

○

○ 森

一郎

クリティカル・シンキング

2

Ⅱ

○

○

○

○ 大森

仁

コミュニケーション表現分析

2

Ⅱ

○

○

○

○ 小川

芳樹

言語テキスト解析論

2

○

○

○

○ （未定）

隔年（奇数年度）開講

形態論分析

2

Ⅱ

○

○

○

○ （未定）

隔年（偶数年度）開講
2024年度は開講しない

地域社会論

2

Ⅱ

○

徳川

直人

隔年（奇数年度）開講

フィールドワーク実習

2

Ⅱ

○

徳川

直人・岡田

社会構造変動論

2

○

徳川

直人

市民社会論

2

○

岡田

彩

フィールドワーク論

2

Ⅰ

○

徳川

直人・岡田

彩

インタビュー・データ解析

2

Ⅰ

○

徳川

直人・岡田

彩

デジタルデモクラシー論

2

○

河村

和徳

Ⅰ
Ⅱ
Ⅰ

Ⅱ

Ⅰ

Ⅰ
Ⅱ

Ⅱ

○

Garrigue Jacques（名古屋大
学）

－15－

真美(医工学研究科)

集中講義、Webページで周知します。
隔年（偶数年度）開講※G30 course開講科目裕一

隔年（偶数年度）開講

隔年（偶数年度）開講

彩

隔年（偶数年度）開講

隔年（偶数年度）開講

掲
載頁

前期課程（専門科目）

単位

開講
学期

授業科目
必
修

選
択

前
期

後
期

専門科目の扱い
情
報
基
礎

シ
ス
テ
ム

人
間
社
会

応
用
情
報

担当教員

備考

比較政治理論

2

Ⅱ

○

（未定）

隔年（奇数年度）開講

政治意識論

2

Ⅱ

○

河村

和徳

隔年（奇数年度）開講

ミクロ社会経済システム論

2

○

○ 伊藤

亮

空間経済学

2

Ⅱ

○

曽

道智

都市経済学

2

Ⅱ

○

伊藤

亮

ゲーム理論

2

Ⅰ

○

曽

道智

計量システム分析

2

Ⅰ

○

藤原

直哉

社会経済ネットワーク分析

2

Ⅱ

○

藤原
○ 藤木

空間情報解析

2

Ⅱ

○

井上

亮

交通システム分析

2

Ⅱ

○

井料

隆雅

計量行動分析

2

Ⅱ

○

○ 奥村

プロジェクト評価論

2

Ⅰ

○

河野

時系列解析論2

Ⅰ

都市交通データサイエンス

2

社会制度論

2

Ⅰ

○

福本

潤也

数理都市解析

2

Ⅰ

○

赤松

隆

都市景観論

2

Ⅰ

○

平野

勝也(災害科学国際研究所)

メディア・コミュニケーション論

2

Ⅰ

○

坂田

邦子

物語メディア論

2

Ⅰ

○

森田

直子

情報メディア教育論

2

Ⅰ

○

○ 長濱

澄

政治学方法論

2

○

原田

勝孝

情報リテラシー実習Ａ

2

○

徳川

直人・和田

情報リテラシー実習Ｂ

2

Ⅱ

○

和田

裕一

社会心理情報学

2

Ⅱ

○

○ 邑本

俊亮

隔年（奇数年度）開講

応用経済数学

2

○

河野

達仁

隔年（奇数年度）開講

経済物理学

2

Ⅱ

○

藤原
○ 藤木

Cognitive Science of Higher
Mental Functions

2

Ⅱ

○

○ 松宮

一道・和田

物理フラクチュオマティクス論

2

○

○ 田中

和之

情報通信技術論

2

○

○ 加藤

寧・川本

雄一

隔年（奇数年度）開講

人間－ロボット情報学

2

○

○ 田所

諭・昆陽

雅司

集中講義
隔年（奇数年度）開講

Ⅰ

○

○

○

○

○

○

○
Ⅱ

○

○

○

○

Ⅱ
Ⅰ

Ⅰ

Ⅰ

○
Ⅱ

Ⅰ

○

○

直哉
隔年（奇数年度）開講
結香（学際科学フロンティ ※G30 course開講科目
ア研究所）

誠(災害科学国際研究所)
達仁

隔年（偶数年度）開講○

今村 文彦(災害科学国際研究所)○ 山川 優樹（工学研究科）
大竹雄（工学研究科）

○

○ 原

祐輔

隔年（偶数年度）開講
裕一

直哉
隔年（偶数年度）開講
結香（学際科学フロンティ ※G30 course開講科目
ア研究所）

－16－

裕一

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

掲載頁

前期課程（専門科目）

単位

開講
学期

授業科目
必
修

選
択

前
期

後
期

専門科目の扱い
情
報
基
礎

シ
ス
テ
ム

人
間
社
会

応
用
情
報

○

○

木下
○ 小島
張

賢吾・西
要・安澤
琳・浜端

羽美
隼人
朋子

中村
後藤

隆喜・阿部
英昭

亨

担当教員

備考

生命情報システム科学

2

Ⅱ

応用知能ソフトウェア学

2

Ⅱ

○

○

○

情報ネットワーク論

2

Ⅱ

○

○

○ 菅沼

拓夫

暗号プロトコル論

2

Ⅱ

○

○

○ 水木

敬明

ブレインファンクション集積学

2

Ⅰ

○ 堀尾

喜彦

健康情報学

2

Ⅰ

数理流体力学2

Ⅰ

応用微分方程式論

2

Ⅰ

特別演習

2

セキュア情報通信システム論

2

Ⅱ

○

○

○

○ 本間

尚文（電気通信研究所）

先端応用データ解析

2

Ⅱ

○

○

○

○ 志賀

元紀・山田

タフ・サイバーフィジカルAI学

2

Ⅰ

○

○

○

○ 大野

和則

情報技術経営論

2

Ⅰ

○

○

○

○ 渡辺

勝幸（非常勤講師）

先端技術の基礎と実践

2

○

○

○

○ 山田

和範

English Communication

2

○

○

○

○

時空間統計モデリング基礎

1

○

○

○

○ 小山

慎介（統計数理研究所）

Information Technology
Fundamental

2

○

○

○

○ 山田

和範

他

Computer Science Fundamentals

2

○

○

○

○ 山田

和範

他

英語プレゼンテーション

2

○

○

○

○

インターンシップ研修

1又は
2

○

○

○

○

海外インターンシップ研修

1又は
2

○

○

○

○

情報科学特別講義Ⅰ

1

○

○

○

○

情報科学特別講義Ⅱ

1

○

○

○

○

情報科学特別講義Ⅲ

1

○

○

○

○

情報科学特別講義Ⅳ

1

○

○

○

○

Computer Hardware Fundamentals

2

○

○

○

○

情報セキュリティ法務経営論

2

○

○

○

○ （未定）（非常勤講師）

○
○

○

○

○

隔年（奇数年度）開講

木内
建部

喜孝・伊藤
俊介

千裕

○ 服部

裕司・廣田

真

○ 田中

和之

○

隔年（奇数年度）開講

○ 全教員

Ⅱ

Ⅰ

Ⅱ

Ⅰ

Ⅱ

Ⅰ

Ⅰ
Ⅱ

－17－

隔年（偶数年度）開講

和範
集中講義
隔年（偶数年度）開講

他

サム マーチー（尚絅学院大学）

Steven John Bretherick（非常勤講師）A student whose motherlanguage is English
cannot get the credit.
※G30 course開講科目

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

滝沢
田中

寛之
徹（医工学研究科）※G30 course開講科目

掲載頁

前期課程（専門科目）

単位

開講
学期
後
期

シ
ス
テ
ム

人
間
社
会

応
用
情
報

Ⅱ

○

○

○

キニ・グレン・マンスフィー○ ルド（サイバーソリューションズ(株)）

授業科目
必修

インターネットセキュリティ

選
択

前
期

2

専門科目の扱い
情
報
基
礎

担当教員

備考

集中講義、Webページで周知します。
※G30 course開講科目

サイバー攻撃とその対策実践入門

1

Ⅰ

○

○

○

キニ・グレン・マンスフィー
ルド(サイバーソリューション
集中講義、Webページで周○ ズ(株))・知します。
角田裕(東北工業大学)・
和泉
諭

機械学習基礎

2

Ⅰ

○

○

○

○

山田 和範
サミー バラドラム

データ科学プログラミング演習

1

Ⅰ

○

○

○

○

山田 和範
サミー バラドラム

集中講義※G30 course開講科目

データエンジニアリング

1

Ⅰ

○

○

○

○

山田 和範
サミー バラドラム

集中講義※G30 course開講科目

データ科学トレーニングⅠ

1

Ⅰ

○

○

○

○

山田 和範
サミー バラドラム

集中講義※G30 course開講科目

データ科学トレーニングⅡ

1

Ⅰ

○

○

○

○ 山田

応用データ科学

2

○

○

○

○ 西

実践データ科学英語

2

○

○

○

○ 山田

和範

Innovation Basic（イノーベーショ
ン基礎論)

2

Ⅱ

○

○

○

○ 湯田

恵美

Materials Science（材料科学）

2

Ⅱ

○

○

○

○ 樋口

秀夫（NICHe）

Ageing（高齢社会）

2

Ⅱ

○

○

○

○

杉浦
酒谷

元亮（加齢研）薫（東京大学）

Social Anthropology of Northeast
Asia（東北アジア社会人類学）

2

○

○

○

○

Delaney Alyne Elizabeth(東北アジア）

情報基礎数理学ゼミナール

3

○

全教員

情報基礎科学ゼミナール

3

○

全教員

情報基礎数理学研修Ａ

3

○

全教員

情報基礎数理学研修Ｂ

6

○

全教員

情報基礎科学研修Ａ

3

○

全教員

情報基礎科学研修Ｂ

6

○

全教員

システム情報数理学ゼミナール

3

○

全教員

システム情報科学ゼミナール

3

○

全教員

システム情報数理学研修Ａ

3

○

全教員

システム情報数理学研修Ｂ

6

○

全教員

システム情報科学研修Ａ

3

○

全教員

システム情報科学研修Ｂ

6

○

全教員

Ⅱ
Ⅰ

Ⅰ

－18－

和範

羽美

集中講義
※G30 course開講科目

他
集中講義、Webページで周知します。
NIFS科目（国際留学生優先配置プログラム）
NIFS科目（国際留学生優先配置プログラム）
隔年（奇数年度）開講
NIFS科目（国際留学生優先配置プログラム）
隔年（奇数年度）開講
NIFS科目（国際留学生優先配置プログラム）
隔年（奇数年度）開講

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

ゼミナール、研修Ａ及び研修Ｂは、指導教員の指示に従い、12単位必修すること。ただし、創成研修を履修するにあたっては、別に定める授業科目を履修すること。
注２）参照。

掲載頁

前期課程（専門科目）

単位

開講
学期

授業科目
必
修

選
択

前
期

後
期

専門科目の扱い
情
報
基
礎

シ
ス
テ
ム

人
間
社
会

応
用
情
報

担当教員

人間社会情報科学ゼミナールⅠ

3

○

全教員

人間社会情報科学ゼミナールⅡ

3

○

全教員

人間社会情報科学ゼミナールⅢ

3

○

全教員

人間社会情報科学研修ＡⅠ

3

○

全教員

人間社会情報科学研修ＡⅡ

3

○

全教員

人間社会情報科学研修ＡⅢ

3

○

全教員

人間社会情報科学研修ＢⅠ

6

○

全教員

人間社会情報科学研修ＢⅡ

6

○

全教員

人間社会情報科学研修ＢⅢ

6

○

全教員

情報教育リテラシーゼミナール

3

○

全教員

情報教育デザイン論Ａ

3

○

全教員

情報教育デザイン論Ｂ

6

○

全教員

情報教育デザイン論プロジェクト研
究

6

○

全教員

応用情報科学ゼミナールⅠ

3

○ 全教員

応用情報科学ゼミナールⅡ

3

○ 全教員

応用情報科学研修ＡⅠ

3

○ 全教員

応用情報科学研修ＡⅡ

3

○ 全教員

応用情報科学研修ＢⅠ

6

○ 全教員

応用情報科学研修ＢⅡ

6

○ 全教員

イノベーション創成研修

6

備考

掲
載
頁

ゼミナール、研修Ａ及び研修Ｂは、指導教員の指示に従い、12単位必修すること（情報リテラシー
教育プログラム履修者を除く）。
注３）参照。

情報リテラシー教育プロ
グラム履修者は、左記から12単位を選択必修とする。
注４）参照。

○○

ゼミナール、研修Ａ及び研修Ｂは、指導教員の指示に従い、12単位必修すること。ただし、創成研修を履修するにあたっては、別に定める授業科目を履修すること。
注５）参照。

○ 全教員

注１）指導教員の指示の下に、情報基礎数理学ゼミナール、情報基礎数理学研修Ａ、情報基礎数理学研修Ｂを合わせた12単位又は情報基礎科
学ゼミナール、情報基礎科学研修Ａ、情報基礎科学研修Ｂを合わせた12単位のいずれかを必修してください。
注２）指導教員の指示の下に、システム情報数理学ゼミナール、システム情報数理学研修Ａ、システム情報数理学研修Ｂを合わせた12単位又はシステム情報科学ゼミナール、システム情報科学研修Ａ、システム情報科学研修Ｂを合わせた12単位のいずれかを必修してください。
注３）指導教員の指示の下に、人間社会情報科学ゼミナールⅠ、人間社会情報科学研修ＡⅠ、人間社会情報科学研修ＢⅠを合わせた12単位、
人間社会情報科学ゼミナールⅡ、人間社会情報科学研修ＡⅡ、人間社会情報科学研修ＢⅡを合わせた12単位又は人間社会情報科学ゼミナール
Ⅲ、人間社会情報科学研修ＡⅢ、人間社会情報科学研修ＢⅢを合わせた12単位のいずれかを必修してください。
注４）情報リテラシー教育プログラム履修者は、情報教育リテラシーゼミナール、情報教育デザイン論Ａを履修の上、指導教員の指示に従い、修士論文を作成する者は、情報教育デザイン論Ｂを、特定の課題についての研究の成果をもって修了することを希望する者は、情報教育
デザイン論プロジェクト研究を履修すること。
注５）指導教員の指示の下に、応用情報科学ゼミナールⅠ、応用情報科学研修ＡⅠ、応用情報科学研修ＢⅠを合わせた12単位又は応用情報科
学ゼミナールⅡ、応用情報科学研修ＡⅡ、応用情報科学研修ＢⅡを合わせた12単位のいずれかを必修してください。
注６）備考欄※G30 Course開講科目については、本研究科 Information Technology and Science Course 開講科目のため、英語による講義
または英語の資料を併用する講義です。授業要旨を参照してください。
※ 本学「学位プログラム」において開講する科目のうち、本研究科教授会で認めたものは専門科目として認める場合があります。

－19－

前期課程（専門科目）

授業要旨（専門科目）
情報基礎数理学Ⅰ
2 単位
Mathematical Structures I
選択 前期
担当教員：宗政

情報基礎数理学Ⅱｂ
2 単位
Mathematical Structures IIb
選択 前期
担当教員： （未定）昭弘

本講義は，有限ハイパーグラフの代数的理論の入門講義である。一つの有限集合の部分集合からなる集合族がハイパーグラフであり，まずその基本的な例を学ぶ。それらの例の性質を通してデザイン理論の枠組となるジョンソン・ スキームを導入し，その線形代数的性質を明らかにする。その応用として Erdos-Ko-Rado (EKR) 定理
を証明する。この定理は極値集合論と呼ばれる理論の代表的な定理であることから，その理論における中心的な問題を解説し，漸近的な挙動に関する定理を紹介する。
This course is an introduction to algebraic theory of
hypergraphs.
A hypergraph is a family of subsets of a fixed finite set, andwe give fundamental examples of hypergraphs. Through theproperties of these examples, we introduce Johnson schemes
which gives a framework for design theory, and we reveal
linear algebraic properties of them.
As an applicaition, we prove the Erdos-Ko-Rado theorem.
This theorem is central in extremal set theory, and we also
touch on main problem in this area, including asymptotic
behavior of properties of hypergraphs.

情報基礎数理学Ⅱａ2 単位
Mathematical Structures IIa
選択 後期
担当教員：須川敏幸

ベキ級数は、係数列を通して数列との明白な対応を持ち（母函数）、これによって数列に関する深い解析を行うことが可能となる。一方、数列を解析函数に対応させる
方法はこれに限らず、連分数展開や Schur アルゴリズムなど、他にも重要なものがいくつか知られている。本講義では、モーメント問題や信号解析などへの応用を見据
えて、これらの理論の概説を行う。
なお，講義は可能な限り対面にて行う。
We will give a basic course on the relations between
sequences and analytic functions. A power series has an
obvious relation with a sequence through its coefficients. Thisidea of a generating function enables us to analyze thesequence deeply. In addition, however, there are several othermethods to associate an analytic function to a given sequencesuch as continued fractions and the Schur algorithm. In thiscourse, we explain fundamentals about these methods and may
give some applications to moment problems and signal
processing. The attendees are required to have knowledge
about Calculus and very basic of Complex Analysis.
The lectures will be given in the assigned room as far as
possible.

情報基礎数理学Ⅳ
2 単位
Mathematical Structures Ⅳ
選択 後期
担当教員：瀬野裕美

生命現象や社会現象の数理モデリングとは，現象に関する仮定や仮説の適切な数理的解釈もしくは表現によって数理モデルを構築する過程を指す。生命現象や社会現象に関する仮定や仮説の適切性評価や意味解釈をするためには，生命科学的・社会科学的な知識とセンスが要求され，数理的な解釈や表現には，数理的な知識とセンスが要求される。すなわち，合理的な数理モデリングは，生命科学的・社会科学的知識だけ，あるいは，数理的知識だけでは不可能であり，それらの二つが適切に相まって成立する過程である。このような側面は，数理モデルを扱う学際的研究における特徴の一つであり，研究の対象とする現象に関する仮定や仮説に対する合理的な整合性・適切性にとって重要である。
この授業では，数理生物学における個体群ダイナミク
スに関する題材について，上記のような数理モデリングに焦点を当てた入門的講義を提供するとともに，講義で導入されたトピックに関する課題が提示され，授業時間内での発表やレポート作成が求められる。レポート作成
は，受講生がこの授業で取り上げられる題材についての考察を自ら行う機会を提供するためのものである。また，レポート課題で取り上げたトピックについて，ミニワー
クショップあるいは発表会の形式を授業に取り入れる
ことも予定している。
The mathematical modeling for the biological/social
phenomenon is the process to construct mathematical modelwith some appropriate mathematical expressions/translationsof the biological/social assumptions/hypotheses about thephenomenon. Estimation of the appropriateness or thetranslation of such assumptions/hypotheses requires someknowledge and sense of biological/social science. On the otherside, the mathematical expressions/translations of themrequires some mathematical knowledge and sense. Therefore,
we need an appropriate integration of them for the reasonable
mathematical modeling. This is an interdisciplinary
characteristics of the research with mathematical model thathas the reasonable consistency/appropriateness to theassumptions/hypotheses about the targeted real phenomenon.
In this course, the introductory lectures about some subjects
in population dynamics are provided, focusing on the abovementioned mathematical modeling in mathematical biology.
Some assignments requiring the presentation in the class or the
essay submission are provided, which are related to topics
introduced in the lectures. They are aimed for students to－20－

前期課程（専門科目）

consider by themselves the subjects treated in this course. In
some classes, the style of mini workshop or presentations about
the topic provided as the assignment will be planned, too.

情報数学基礎演習
2 単位
Mathematics for Information Sciences
選択 前期
担当教員：田谷 久雄
数理的思考のための言葉と記号，情報数学の基礎として求められる集合，論理，命題，写像，濃度，同値関係，
順序関係，および，整数の諸性質と合同式，剰余類，群環体などの代数系，グラフを演習形式で学び，情報数学の論理的基礎と概念の習熟を目指す.
We will learn fundamental mathematical tools for
Information Sciences like as sets, mathematical logic,
mappings,
mathematical relations, properties of integers, congruent
equations, algebraic structures and graphs through exercises.

離散数学
2 単位
Algebra and discrete mathematics
選択 前期
担当教員：宗政昭弘

語学における文法の役割を果たす、集合と論理の記法をまず学び、その例文の役割を果たす離散数学と代数学の初歩における命題を多く学ぶ。集合と論理の記法は現
代数学を学ぶ上で必要不可欠であるばかりでなく、コンピュータプログラムの作成から技術的文書の理解と執筆においても、論理的な思考をするために重要である。
離散数学は、このような論理的な理解の修練をつむための最適な題材である。
In this course, the student will first learn the notation of sets
and logical expressions, as it will play the role of the grammar
in mathematics. Examples in discrete mathematics and algebra
will be given in order to solidify the understanding of the usage.
The ability to use the proper notation is necessary not only forlearning modern mathematics, but also helpful in writing
computer programs, understanding and writing technicaldocuments logically. Discrete mathematics is an excellent
subject for the training of logical thinking.

高信頼システム2 単位
Highly-Reliable System Design
選択 前期
担当教員：張山Hashitha Muthumala

昌論・Waidyasooriya

情報システムの故障や誤動作に対する高安全・高信頼化を実現するための基礎を修得する.具体的には，信頼性の基礎概念，冗長性の利用により誤動作を回避するためのフォールトトレラント技術，高安全・高信頼性システ
ムの構成理論と応用について学習する.

Fundamentals of highly reliable and safe information systemdesign against faults and errors are presented in the lecture. The
contents include: basic concept on reliability, fault-tolerant
technology using redundancy, and highly reliable systemdesign methodology.

情報基礎科学としての数理情報学
2 単位
Mathematical Informatics
選択 後期
担当教員：大関 真之
情報科学に横たわる確率推論、学習、最適化というデータサイエンスを実施する上でも重要な方法論を始め、新規計算技術として注目される量子計算を題材に、数理横断的な視野と発想を習得する。これらの習得にとどまらず、現実的に大規模な問題に対峙する際にその方法がどのような性能を持つか、そしていかなる条件を持つのかを評価する手法（統計力学・スピングラス理論・レプリカ法）について、情報科学の分野に拘らず数理的な共通性を念頭に教示する。
Students will acquire a cross-mathematical perspective andideas on the subject of quantum computation, which is
attracting attention as a new computational technology, as wellas on probabilistic inference, learning, and optimization, which
are important methodologies in data science. In addition tolearning these methods, we will teach the methods (statisticalmechanics, spin glass theory, replica method) to evaluate theperformance and conditions of the methods when confronting
large-scale problems in reality, keeping in mind themathematical commonality regardless of the field of
information science.

計算数理科学
2 単位
Mathematical Modeling and Computation
選択 前期後半
担当教員：山本 悟
自然科学における様々な物理現象を再現するために構築された偏微分方程式からなる数理モデルをいくつか紹介し、かつその構築方法やそれを解くための差分解法について講義する。受講生は、講義内容を参考にしながら、独自の数理モデルと計算プログラムを実際に構築して、その計算結果をレポートとして提出する。
This lecture introduces typical mathematical models onsome physical and social problems observed in nature and in
events which are basically formulated by a system of partialdifferential equations, and also teaches the numerical methods
based on the finite-difference method for solving themathematical models. Each student is subjected to make his
own mathematical model and submits the computational result
as the final report.

計算機構論

－21－

2 単位

前期課程（専門科目）

Computer Structures
選択 前期
担当教員：青木選択
孝文・伊藤

現在、マイクロプロセッサは組み込み用途からスーパ
ーコンピュータにわたる幅広い分野で利用され，現代の情報社会を支えるキーテクノロジーとして位置づけられる．本講義では，コンピュータの基本構成とその設計手法の基礎について講義する．コンピュータの基本概念，
性能の尺度，機械命令，演算方式，プロセッサアーキテ
クチャ（データパスと制御），パイプライン処理による高性能化，応用事例などの修得を通じて，ハードウェアとソフトウェアのインタフェースに関する理解を深めることを目的とする．
The microprocessor is considered to be a key technology inpresent-day information society -- its applications are ranging
from embedded systems to high-end supercomputers. The
course will introduce the basic organization of computers andtheir design principle. The goal of this course is to learn thefundamentals of computers, performance measures,
performance evaluation with benchmarks, machine languages,
computer arithmetic, processors (with datapath and control),performance enhancement through pipelining, and applicationcase studies, resulting in better understanding of the basic
concept of hardware/software interface.

知能集積システム学
2 単位Intelligent Integrated Systems
選択 前期
担当教員：張山Hashitha Muthumala・羽生 貴弘

昌論・Waidyasooriya

集積回路技術とプロセッサアーキテクチャ，さらに知能処理が融合された知能集積システムの基礎を講述す
る．講義内容は，知能集積システムの意義，高性能化と低消費電力化を指向した VLSI プロセッサのハイレベル
シンセシス，CMOS 集積回路の高性能化と低消費電力化，
リコンフィギャラブルＶＬＳＩ，配線に起因する性能劣化を低減させる高性能 VLSI の回路技術，電源配線及びクロック分配に関わる実装技術，システム LSI の統合設計技術などである．
Fundamentals of intelligent integrated systems such as
integrated circuits technology, VLSI processor architecture andintelligent VLSI computation are presented in the lecture. The
contents include: introduction to intelligent integrated systems,
high-level synthesis of high-speed low-power VLSI processors,
characteristics of a short-channel MOS transistor, low-power
CMOS VLSI architecture, reconfigurable VLSI, circuit
implementation technology for high-performance VLSI
processors related to timing closure, signal integrity, power
integrity and clock generation/distribution, VLSI design CAD,
and design for testability.
ソフトウェア基礎科学
2 単位Foundations of Software Science

後期

担当教員：住井英二郎・松田一孝

康一
社会基盤がコンピュータによって制御される現代社
会では，ソフトウェアの信頼性が重要である．本講義では，ソフトウェアを数理論理学的に理解し，その動作を厳密に議論・検証する方法について解説する．特に，ソフトウェアの記述の基礎となる計算モデルとその形式的意味論，それに基づくソフトウェアの仕様記述，検証，型システムなどについて講義する．
Reliability of software is crucial in modern society where
social infrastructures are controlled by computers. We lecture
methods of understanding software with mathematical logic
and discussing/verifying its behavior with rigor. Specifically,
we cover computation models and their formal semantics thatform the basis of software description, as well as software
specification, verification, and type systems based on thosemodels and semantics.

アーキテクチャ学
2 単位
Computer Architecture
選択 後期後半
担当教員：小林 広明・佐藤 雅之
The term "computer architecture" means the concept ofdesigning computers and is also its philosophy. This course
begins with the basic principles of computers, and then talks
about instruction-level parallel processing, vector processing,parallel computing systems, and their control mechanisms.
Supercomputing techniques such as vector systems andaccelerators are also reviewed.

情報論理学
2 単位
Logic for Information Science
選択 後期
担当教員：中野圭介

ソフトウェア検証の基礎となる論理について学習する．
コンピュータの計算能力の向上に伴い，昨今では，電子機器や家電だけでなく，自動車や航空機・ロケットなどの大規模なものまでがソフトウェアにより制御されることが標準となりつつある．このようなソフトウェアに意図しないバグが存在する場合，人命に関わる事故や企業の存亡に影響する損害に繋がる可能性すら考えられる．実際，過去には制御ソフトウェアの欠陥によるロケ
ット打ち上げの失敗もあり，プログラムのチェック漏れのために銀行が大損害を被るなど，ソフトウェアの不備による事例が絶えずニュースとなっている．このため，「ソフトウェアが意図通りに正しく動作すること」を保証することは非常に重要である．本講義では，これを解決する形式的検証手法の基礎となる時相論理を学び，その応用としてモデル検査システムや定理証明支援系の使い方を学習する．
This course introduces a mathematical logic for software
verification. Improvement of the performance of computers－22－

前期課程（専門科目）

makes it common that not only electronic devices andappliances but also automobiles, aircrafts and spacecrafts arecontrolled by software. Unintended bugs in such software
may cause even fatal accidents and corporate bankruptcies. In
fact, there have been many incidents due to software flaws: aspace rocket has exploded because of a tiny error in the control
software; a bank has suffered severe damage because of theomission of checking values in the account management
program. They tell us the significance of a firm assurance
that software does work correctly as the developers intend.
This lecture introduces a formal software verification method
to solve those problems and how to use model checkers andproof assistants.

コミュニケーション論
2 単位
Communication Theory
選択 前期
担当教員：長谷川剛・北形元

インターネットに代表される広域ネットワークは、
人々の日常生活や仕事に必要なコミュニケーションを支える基盤として、人間社会の中に浸透しつつある。本
講義では、通信プロトコルや輻輳制御等のネットワーク
技術とその高性能化に関する議論、および電子メールやSNS 等のコミュニケーションツールの課題や解決策に関する議論を通じ、情報通信技術に立脚したコミュニケー
ションシステムについて理解を得ることを目的とする。
A wide-area network represented by the Internet becomes
pervasive in human society as an infrastructure that supports
the communication necessary for daily life and work.
In this lecture, we will discuss network technologies such ascommunication protocols and congestion control methods andtheir performance improvement, and also issues and solutionsof communication tools such as e-mail and SNS. The
purpose of this lecture is to understand communication systems
based on information and communication technology throughdiscussions.
高性能計算論2 単位
High-Performance Computing
選択 後期前半
担当教員：滝沢 寛之
高性能計算を実現するスーパーコンピュータシステ
ムについて、ハードウェアとソフトウェアの両面から概観する。本講義では、並列処理の重要性を述べた後に並列処理システムのハードウェア構成方式、並列アルゴリ
ズム設計法、並列プログラミング手法、および性能評価
方法について講義する。
This course reviews high-performance computing systems
from both aspects of hardware and software. The course talks
about the importance of parallel processing, parallel systemarchitectures, parallel algorithm design, parallel programming,and performance evaluation methodologies.

暗号理論
Cryptology

2 単位

選択
磯邉

後期
秀司

担当教員：栗林稔・酒井正夫・

暗号理論の数学的基礎を理解すること.
To understand mathematical foundation of cryptology.

情報基礎数理学特選
2 単位
Mathematical Structures, Special Lecture
選択 前期集中担当教員：山口 祥司
本講義では、複素ユークリッド空間の単位球面上の有限部分集合に関する符号理論・デザイン理論を代数的な観点から解説する。
球面上の符号理論・デザイン理論をユニタリー群の表
現を通じて構築し、可換アソシエーション・スキームとの関連を理解することを目的とする。
In this course we learn the basics of code/design theory on
complex unit sphere from the algebraic viewpoint.
We use the representation theory of unitary group on thepolynomial ring to develop their theory and then overview
some relationships between codes/designs and commutative
association schemes.

数値解析学Ⅰ
2 単位
Numerical Analysis Ⅰ
選択 後期前半
担当教員：山本悟・槙原

幹十朗

数値解析学では、数値解析のために必要な基礎とその応用例が担当教員から講義されます。
今年度は、槙原教授ならびに山本（悟）教授の２名が担当します。
This lecture gives an advanced knowledge on the numericalanalysis methods that are the basis of analysis such as fluid
mechanics, thermodynamics, strength of materials, andmeasurement control engineering. Main topics of this lecture
are application of numerical analysis.
This year, Professor Kanjuro MAKIHARA and Professor
Satoru YAMAMOTO will be in charge.

システム情報数理学Ⅰａ2 単位
Mathematical System Analysis Ia
選択 後期
担当教員：原田 昌晃
符号理論は、誤りが発生する通信路において、いかに効率よくかつ信頼性が高い情報伝達を行うことが出来るかを研究する分野で、数学、情報科学、実用化技術とし、色々な立場からの研究が広く行われている。本講義
では、代数的符号理論に関する基礎的な講義を行い、特に、自己双対符号について、組合せデザインなどの組合せ構造などの関連に着目して、解説を行う。

－23－

前期課程（専門科目）

Codes are an important class of combinatorial structures forboth theoretical and practical reasons. In this class, I talkabout an introduction toalgebraic coding theory.
In
particular, self-dual codes are studied. Some relationshipwith combinatorial structures are also given.

システム情報数理学Ⅰｂ2 単位
Mathematical System Analysis Ib
選択 後期
担当教員：船野 敬
グラフ上の解析学について、グラフの基礎からはじめ
ラプラシアンの固有値問題について理解することを目標にする。
Our goal of this class is to understand the eigenvalue
problem of Laplacian on graphs.

システム情報数理学Ⅱ
2 単位
Mathematical System Analysis II
選択 後期
担当教員：（未定）

統計的モデリング
2 単位
Statistical Modeling
選択 後期
担当教員：荒木由布子

Statistical modeling is widely used in various fields ofnatural and social sciences to extract information from data andto solve problems. In this lectures, we will start from the basic
theory underlying statistical modeling of phenomena , and thenfocuses on (1) how to set up flexible models, (2)how toestimate parameters of models, and (3) how to select optimalmodels in order to efficiently extract information from recent
data with complex and diverse structures.
Background knowledge on elementary probability andstatistics are required.

暁・鈴木

Algorithms now play a very important role for the reliability
and efficiency in several social systems. This course focuses ondesign and analysis of algorithms from the viewpoint oftheoretical computer science. We deal with parallel algorithms,
approximation algorithms, randomized algorithms etc. We also
show some applications of algorithm theory to practicalproblems.

知能システム科学
2 単位Intelligent Systems Science
選択 前期
担当教員：篠原歩・吉仲亮

情報処理技術の進展を背景に知能システムは進化を遂げているが、未来情報社会では、より高度な知的機能を有し、高信頼で、また人にやさしいシステムが要望されている。 本講義では、その中心的な研究課題のひとつである機械学習について、計算量の観点を重視した理論
的アプローチを中心にして、その基礎から応用までを解説する。

不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し問題解決に役立てる統計的モデリングは，自然科学，社会科学の様々な分野で広く用いられる。
本講義では，現象の統計的モデリングの基礎理論から始めて，近年の複雑多様な構造を有するデータから効率的に情報を抽出するための柔軟なモデルの設定法, モデ
ルのパラメータの推定法, そして最適なモデルの選択法に着目する。
なお，学部初年級の確率統計の知識を前提とする。

アルゴリズム論
2 単位
Algorithm Theory
選択 前期
担当教員：周するためには、正しいアルゴリズム開発の知識が必須である。本講義では、アルゴリズムを計算機科学の観点か
ら理論的に学び、その基本的な設計法や解析法を体得する事を目的とする。本講義では、並列アルゴリズム、近似アルゴリズム、確率的アルゴリズムなども取り入れ、
アルゴリズムの身近な応用についても触れていきたい。

顕

アルゴリズムは、今やシステムの信頼性や高速性を握る重要な鍵となっている。とりわけ、高い信頼性を実現

In this lecture, we deal with machine learning, which is oneof the central research topics of intelligent systems. We mainly
focus on the theoretical approaches based on computational
complexity and formal language theories, both from basic andpractical viewpoints.

自然言語処理学
2 単位
Natural Language Processing
選択 後期
担当教員：乾健太郎・坂口慶祐

言葉（自然言語）は、日々のコミュニケーションにおいて不可欠な要素です。私たち人間は、考えや感情を伝え、知識を共有し、会話をスムーズに進めるため、また抽象的思考を行うために言葉を用います。これらのプロセスを可能にしているのは、言葉が持つ細かなニュアン
ス、言外の意味、そして新たに生まれる用語など、言葉の内に秘められた複雑なダイナミクスです。
本講義では、このような言葉の複雑さをコンピュータが高精度で処理できるようにするためのアルゴリズム
やデータ構造について学びます。プログラミング演習では、自然言語処理の応用課題に取り組みます。受講者はプログラミング言語 Python にある程度習熟していることを前提とします。
Language is a key part of how we talk to each other everyday. It helps us share our ideas and feelings, spread knowledge,－24－前期課程（専門科目）

and facilitates smooth conversations. It's also crucial forthinking about complex ideas. The unique aspect of language
is how it can convey subtle meanings and evolve with newwords.
In this lecture, we will learn about algorithms and data
structures that enable computers to process the complexity oflanguage with high precision. In programming exercises, wewill tackle application tasks in natural language processing. It
is assumed that participants are familiar with Python.

情報生物学
2 単位
Information Biology
選択 後期
担当教員：大林武

生命システムは、分子、細胞内小器官、細胞、器官、個体、個体群、メタ個体群といった階層的な構成をしており、着目する現象や問題によって、吟味すべき階層が異なってくる。一方、どの階層も有限の要素からなる相互作用によって形成される構造を持っているため、ネッ
トワークの視点でデータを解析し現象を理解するアプ
ローチが有効である。本講義では、様々な階層を構成するネットワーク構造に着目し、その特徴やデータ解析の技法を学ぶことで、生命現象のネットワーク解析の深い理解を目指す。
Life systems are structured hierarchically, from molecules
and intracellular organelles to cells, organs, individuals,
populations, and meta-populations, with both material andinformational aspects. The level of focus shifts depending on
the phenomena or problems under investigation. As each levelis formed through interactions among a finite number of
elements, a network-centric approach to data analysis iseffective for understanding the system. This course focuses on
the network structures across various levels, theircharacteristics, and data analysis techniques, aiming to deepen
the understanding of network analysis in biological phenomena.
情報システム評価学
2 単位
Design and Analysis of Information Systems
選択 後期
担当教員：伊藤 健洋・全 眞嬉
信頼性の高い情報システムでは，理論に基づく数理手法が活躍している．本講義では，情報システムの設計・評価に有用な数理モデル化，問題解決手法，解析手法を中心に講義する．
In highly reliable information systems, theory-based
methods are playing important roles. This course focuses onmathematical modeling, problem-solving methods, andanalysis methods that are useful for designing and evaluating
information systems.

コンピュータビジョン
2 単位
Computer Vision
選択 後期前半
担当教員：岡谷貴之

コンピュータビジョンの様々な問題とその解決方法を説明する．問題とは，物体やシーンを撮影した画像か
ら，それらに関する何らかの情報，例えばシーンの３次元形状や物体のカテゴリ名などを推定する逆問題のことである．関連する基本的概念を説明した上で，コンピュータビジョンの問題への複数のアプローチの方法を，
特に深層学習による方法を中心に解説する．
This course explains various problems of computer visionand their solutions. The problems are basically inverseproblems in which we wish to estimate some information aboutan object or a scene from their image(s), such as the categories
of objects and the three-dimensional shape of a scene. Students
will first learn a series of fundamental concepts, and then study
a number of approaches to the problems of computer vision,
where the main focus is on deep learning methods.

知能制御システム学
2 単位Intelligent Control Systems
選択 前期後半
担当教員：橋本浩一・鏡慎吾

制御システムとしてロボットを取り上げ、知能的に制御するための手法について講義する。具体的には、ロボットキネマティクス、ロボットダイナミクス、センシン
グ、アーキテクチャについて概説し、 ビジュアルサーボ
システムの原理と構築法を説明する。 また視覚に基づく制御を実現する要素技術として、イメージセンサ、画
像処理、画像追跡を取り上げて、実際のプログラム例とデモンストレーションを交えながら講義する。
The aim of this lecture is to obtain the basics knowledge andto know the latest trend for intelligent control systems.
Lectures on robot kinematics, robot vision, and feedback
control theory will be given. Lectures on building blocks for
robot vision systems such as image sensors, image processing
and visual tracking will also be given.

システム制御工学Ⅰ
2 単位
System Control Engineering I
選択 前期後半
担当教員：橋本 浩一・平田 泰久
New mechanical systems using advanced mechanisms arebeing developed for medical care and welfare, space
exploration, disaster rescue purposes, etc. This course focuseson the motion control design of increasingly advanced andcomplex mechanical systems. Students will learn fundamentals
for non-linear system analysis and control system design
methods. First, phase plane analysis methods and Lyapunov
methods are introduced as the main ways to analyze non-linear
systems. Next, non-linear feedback control system design
methods will be used for mechanical control systems with nonlinear dynamics. Finally, students look at several control
system design methods. This class includes some exercises
using MATLAB.

－25－

前期課程（専門科目）

音情報科学
2 単位
Acoustic Information Science
選択 後期
担当教員：坂本 修一・伊藤 彰則
情報処理システム，情報通信システムでは，情報の発信と受容の担い手として，人間が大きな役割を果たしている．したがって，誰でもがどんな環境でも快適に通信できるシステムを作り上げるためには，人間の情報処理の仕組を明らかにすることが不可欠である．本科目では，以上の観点から，人間の情報処理認知過程について，その基礎を中心に講じ，あわせて，高度な音響通信システ
ムや快適な音環境実現手法について講ずる．現在の音響
通信システムと人間の情報処理特性が，どのように関係しているのかを理解することを目標とする．
Humans are parts of information processing andcommunication system as senders and receivers of information.
Thus, knowledge of human information processing
mechanisms is indispensable for developing communication
systems that realize comfortable communication environment
for anyone. From this viewpoint, in this class, we give lectures
on fundamentals of human perception of sound. In addition,
principles of advanced acoustic communication systems andtechnologies for realizing comfortable sound environment. The
purpose of this class is to understand how the human
information processing mechanism is related to modern soundcommunication systems.

高次視覚情報処理論
2 単位
Higher Order Vision Science
選択 前期
担当教員：曽 加蕙
人間は感覚器を通して世界を推測し，それに基づく行
動をしている。視覚は人間にとってもっとも重要な感覚のひとつであり，その理解は多くの分野の科学技術の発展のみならず，脳機能の理解にも寄与することが期待できる。視覚機能は、色覚、運動視、立体視、形態視、など多岐にわたり、さらに記憶学習とも関連する複雑な系によって成り立っている。その理解には適切なアプロー
チと適切なモデルが不可欠である。本講義では、人間の視覚系の理解のために、眼球，網膜、大脳視覚野の視覚機能について、情報処理的アプローチに基づき議論する。
Humans estimate how the world is through processing
information obtained by senses. Vision is one of the mostimportant senses and understanding vision will contribute towide variety of scientific and engineering fields.
Understanding vision also contributes to the understanding ofessence of brain functions. Vision is a complicated system,
which includes color perception, motion perception, depth
perception, form perception, and more, and has important
relationships with learning and memory. Appropriate
approaches and models are necessary to study vision. This
course covers the functions of eye, retina, and visual cortex andinformation processing approaches to study them.

情報ストレージシステム科学
2 単位
Information Storage Devices and Systems
選択 前期
担当教員：Greaves Simon John
情報ストレージは、情報化社会の中心である。毎年生成される膨大な量のマルチメディア情報に対処するた
めに、ストレージ システムの容量と密度の増加に大きな進歩が見られる。これらのストレージ システムの中心をなすのは、ハードディスクドライブと磁気記録技術である。講義では、磁性と磁性材料、記録再生理論、デジタル信号処理、マイクロマグネティックスシミュレー
ション、将来の技術などを考察する。
Information storage is the backbone of our informationbased society. In order to cope with the enormous amount ofmultimedia information generated each year huge progress has
been made in increasing the capacity and density of storage
systems. At the core of these storage systems are hard disk
drives and magnetic recording technologies. Lectures will
include talks on magnetism and magnetic materials, recording
and reproduction theory, digital signal processing,micromagnetics, etc., while also considering futuretechnologies.

情報コンテンツ学
2 単位
Information Contents
選択 後期
担当教員：北村喜文

コンテンツは，われわれの生活を豊かにしてくれる．
その中でもインタラクティブコンテンツは，人とのやりとりを通して新たな価値を創造し，人に利便性や快適性
だけではなく，幸せな気持ちや喜びなど，さまざまなポ
ジティブな要因を与えてくれる．やりとりは必ずしも言語による必要もないので，国や文化の壁を越えてわかり合えるコミュニケーションにも使える可能性も秘めている．この新しいタイプのコンテンツは，さまざまな場
面で利用される機会が増えてきているが，さまざまな分
野の要素技術を駆使し，多くの分野の知見・理論・方法論を基盤として制作される．そして非常に多岐に及ぶ応用・展開先を持ち，その可能性は今後もますます広がると予想できる．
本講義では，まず，インタラクティブコンテンツの位置づけや重要性について理解を深める．そしてインタラ
クティブコンテンツを取り巻く状況や，それを支える要
素技術や関連分野を概観し，今後の発展の可能性についても考える．
As the Internet of Things (IoT) expands, everything aroundus is coming online and joining integrated networks. Even
everyday items like furniture are going digital. This class
explores interactions between people, content, systems, andenvironments in order to build a world that is not only smarter,－26－

前期課程（専門科目）

but also one that is happier, and better integrated. This classfocuses on relationship and interaction in order to achieve
greater harmony.

応用流体力学2 単位
Applied Fluid Mechanics
選択 前期後半
担当教員：石本淳

異相界面を伴う流動現象，気液二相流，相変化，キャビテーション等が関連する混相流体力学と数値解析の基礎・応用，さらにポンプやタービンといったターボ型
流体機械の基礎に関して講義する．
特に，1) 気液二相流の流動様式と分類法，2) 二流体モ
デルと各種混相流モデリングの基礎，3) 分散性混相流のモデリングと数値計算法，4) 液体微粒化機構のモデリン
グと数値計算法 5) 流体機械の分類と役割 6)ポンプでのキャビテーションの発生に関して理解することを目的としている．
This lecture will be given on the fundamentals andapplications of multiphase fluid dynamics and numericalanalysis related to the fluid dynamic phenomena withheterogeneous interfaces, gas-liquid two-phase flow, phasechange, cavitation, and the fundamentals of turbo-type fluid
machinery such as pumps and turbines. The main topics to beunderstand are as follows. 1) Flow pattern and classification
method of gas-liquid two-phase flow, 2) Fundamentals of twofluid model, 3) Modeling of dispersed multi-phase flow andnumerical analysis, 4) Modeling of liquid atomization 5)
Classification and role of fluid machinery 6) Generation ofcavitation in pumps.

人工知能基礎学
2 単位
Fundamental Artificial Intelligence
選択 後期
担当教員：鈴木 潤
人工知能は，さまざまな人間の知的活動を計算機上に実現することを目的とする研究領域である．講義では，
人工知能研究分野の技術発展の歴史と最近の研究題材について概説する．
プログラミング演習では、人工知能研究における実際の研究課題に取り組む．
受講者は、プログラミング言語 Python に習熟していることを前提として講義を行う．
Artificial Intelligence (AI) is a research area that aims torealize various human intellectual activities on computers. In
the lecture, I will review the history of technologicaldevelopment and recent research topics in the field of artificial
intelligence.
In the programming project, students will work on an actual
task in artificial intelligence research.
Hence, we assume that students have familiarity with
programming in Python.

システム情報数理学特選
2 単位
Mathematical System Analysis、 Special Lecture
選択 前期集中担当教員：Garrigue Jacques
人を対象とした医学研究の大きな目的として、治療法や喫煙などの曝露の健康影響を適切に評価することが挙げられる。統計的因果推論はこのような原因-結果間の因果関係を把握するための考え方やデータ解析手法を提供する分野である。本講義では、医学研究における因果推論の基礎的事項から近年の発展までを講義し、因果効果の推定のために必要な考え方や方法論について理解することを目的とする。また、この分野の教科書や論文を読むための基礎能力を身に着けることも目指す。
具体的には、ランダム化比較研究、観察研究、層別解析、
回帰モデル、マッチング、標準化、傾向スコア、操作変数法、因果媒介分析、交互作用の検討、感度解析など諸手法の特徴と限界点について解説を行う。
A main objective of medical research on human subjects isto properly assess the health effects of treatments andexposures such as smoking. Statistical causal inference is afield that provides concepts and data analysis methods forunderstanding such cause-effect relationships. This lecture will
cover the fundamentals and recent developments of causal
inference in medical research, and aims to provide students
with an understanding of the concepts and methodologies
necessary for estimating causal effects.

バイオメカトロニクス
2 単位
Biomechatronics
選択 後期後半
担当教員：田中真美

医療や福祉を発展させるために必要な複数の課題について、ブレインストーミング等を通して抽出し、課題解決のためにどのような技術が必要であるかを考える。
特にセンサやアクチュエータの創製、情報処理技術やシステム化などに関するテーマについては講義を行う。学生は複数回ブレインストーミングや情報収集を行い、発表と討論も行い結論となる解決方法を考え、理解を深める。
The course will brainstorm on the multiple issues necessary
to develop medical care and welfare, and consider what
technologies are needed to solve these issues. In particular,
lectures will be given on topics related to the creation of
sensors and actuators, information processing technology, andsystemization. Students will brainstorm and gather information
multiple times, present and discuss their findings, and deepen
their understanding of the solutions.

宇宙ロボティクス
Space Robotics

－27－

2 単位

前期課程（専門科目）

選択

後期前半

担当教員：吉田の対象とする現象に関する仮定や仮説に対する合理的な数理モデルの整合性・適切性にとって重要である。

和哉

ロボット工学技術は、宇宙開発や探査活動に役立ちます。この授業科目では、宇宙ロボティクスの課題について、軌道サービスミッションおよび月/惑星探査への適用を中心に詳しく説明します。
「軌道ロボティクス」については、以下のトピックを取り扱います。
-宇宙機の角運動運動学と姿勢ダイナミクス-自由飛行宇宙ロボットのマルチボディダイナミクスと制御-宇宙ロボットが浮遊ターゲットをキャプチャするときの衝撃ダイナミクスと衝撃力制御「月・惑星ロボティクス」については、以下のトピッ
クを取り扱います。
-月と小惑星の探査のためのミッションとシステムの設計-月/惑星表面での移動のためのモビリティシステムの設計と解析-移動ロボットによる環境認識、計画、およびナビゲーションThe mathematical modeling for the biological/social
phenomenon is the process to construct mathematical modelwith some appropriate mathematical expressions/translationsof the biological/social assumptions/hypotheses about thephenomenon. Estimation of the appropriateness or thetranslation of such assumptions/hypotheses requires someknowledge and sense of biological/social science. On the otherside, the mathematical expressions/translations of themrequires some mathematical knowledge and sense. Therefore,
we need an appropriate integration of them for the reasonable
mathematical modeling. This is an interdisciplinary
characteristics of the research with mathematical model thathas the reasonable consistency/appropriateness to theassumptions/hypotheses about the targeted real phenomenon.

Robotics technology is useful for space development andexploration activities. In this course, the subject of Space
Robotics is elaborated on the application to orbital servicing
missions and lunar/planetary exploration.
As for the "orbital robotics," the following topics arelectured:- Angular motion kinematics and attitude dynamics of aspacecraft,- Multi-body dynamics and control of a free-flying space robot,- Impact dynamics and post-impact control when a space robot
captures a floating target.
As for the "lunar/planetary robotics," the following topics
are lectured:- Mission and system design for Lunar and asteroid exploration,- Mobility system design and analysis for locomotion on the
lunar/planetary surface,- Sensing, planning, and navigation of a mobile robot.

Topics in Mathematics
2 単位
選択 前期
担当教員：瀬野 裕美
生命現象や社会現象の数理モデリングとは，現象に関する仮定や仮説の適切な数理的解釈もしくは表現によって数理モデルを構築する過程を指す。生命現象や社会現象に関する仮定や仮説の適切性評価や意味解釈をするためには，生命科学的・社会科学的な知識とセンスが要求され，数理的な解釈や表現には，数理的な知識とセンスが要求される。すなわち，合理的な数理モデリングは，生命科学的・社会科学的知識だけ，あるいは，数理的知識だけでは不可能であり，それらの二つが適切に相まって成立する過程である。このような側面は，数理モデルを扱う学際的研究における特徴の一つであり，研究－28－

前期課程（専門科目）

現代文法理論2 単位
Modern Linguistic Theory
選択 前期
担当教員：（未定）

and why languages have changed, and why there are so manyvarieties of languages in the world, and so on, though thelectures and exercises.

意味構造分析
2 単位
An Analysis of Semantic Structures
選択 後期
担当教員：（未定）

統語構造分析
2 単位
An Analysis of Syntactic Structures
選択 前期
担当教員：小川 芳樹

言語構造論
2 単位
Theory of Linguistic Structure
選択 前期
担当教員：小川芳樹

自然言語は、さまざまなレベルで構造化されている。
まず、音と意味の恣意的な組み合わせである「語」、「語」と「語」の統語的な組み合わせにより作られる「句」な
いし「文」、更には、その「文」と「文」のつながりにより作られる「複文」や「重文」から成る。また、「語」の内部にも、複合語や派生語のばあいには、一定の法則で支配された内部構造がある。ここで「構造」とは、統語構造、形態構造、音韻構造、概念構造のことであり、加えて、「文」の中での構成要素同士の語順の決定には「情報構造」も大きな影響を及ぼす。また、「文」の構造と意味の理解には、メタファー・メトニミーなどの多機能性に関する法則や、文法化・構文化・語彙化・イディオム
化の言語変化に関係する法則も関与する。
本講義では、生成文法理論、語彙意味論、形態論、音韻論、機能文法、認知文法、歴史言語学、言語類型論な
どの言語学の各分野の最新の知見と成果を踏まえて、自然言語の構造の体系と、そこに見出される法則性について講述する。また、言語の形式と意味が通時的にどのように変化して来たか、その結果として、世界の言語にはどのような変異が見られるか、などの問題についても講述するとともに、演習問題にも取り組む。
Natural languages are structured at every size of linguistic
unit, such as words, phrases, sentences, and discourse. Eachlinguistic expression is a specific pair of words, and every word
is a specific pair of the sound and meaning of morpheme(s).
Even a single word has internal structure in case of compounds
or derived words; and some sentences can involve
subordination or coordination. In each level of these
combinations there are various linguistic structures including
phonological structure, morphological structure, (lexical)
conceptual structure, syntactic structure, and information
structure. Semantic rules are also governed by the rule of multifunctionality such as metaphor or metonymy and by rules oflanguagechangesuchasgrammaticalization,
constructionalization, lexicalization, and idiomaticization.
In this lecture, on the basis of recent theories anddiscoveries in linguistics including generative syntax, lexical
semantics, morphology, phonology, functional grammar,
cognitive grammar, theories of grammaticalization, historicallinguistics, linguistic typology, and so on, you will be able tolearn about the systematic structure of natural languages, how

この授業では、言語学とはどういう学問か、人はことばについてどのような知識を持っており、どのような方法で獲得するのか、また、自然言語の（特に）形態統語
構造の普遍的特徴とその通時的変化の過程に見られる共通性、および共時的多様性が生じる原因について学ぶ
とともに、それらを理論的に分析するための基礎となる知識と技術を身につける。また、言語データの収集手段の１つとしてのコーパスの活用法や、コーパスから得られたデータの定量的分析の方法についても学ぶ。
The essential aim of this course is for you to learn what
linguistics is like, what kind of linguistic knowledge we have,
how a child acquires it, what the universal properties of natural
languages are, what kind of general rules and tendencies there
are about diachronic changes, and how and why crosslinguistic variations occur, among others. Throughout thelectures by the teacher based on a textbook and your own
practice, you will learn the basic knowledge and skills about
theoretical linguistics. Also, you will learn how to collect
linguistic data by means of various corpora and how to make aquantitative analysis of linguistic data.

学習心理情報学
2 単位
Learning Psychology from Brain Science
選択 後期
担当教員：細田 千尋
本講義では人の能力やこころに深く関与する「脳」を研究対象とする脳科学分野と心理学から、いくつかのトピックを選び、基礎的な知識から最新の知見まで紹介する。この分野は脳科学・心理学・生物学をはじめとして医学・工学・物理学等が結集してその解明に突き進んでいる学際的なフロンティア領域であり、幅広くその応用が期待されている。授業では知覚・認知心理学 記憶、推論、問題解決、意思決定などの人の高次認知における、内的資源(情報処理機構、経験的知識、生得的制約)と外的資源(状況、他者)の利用、およびその間の相互作用についての、最新の脳科学的知見をもとに、「人の知」や「心」とその個人差について理解を深めるために、関連する論文を読み、その論文の抄録を発表できるようになることを目的とする。
In this lecture, several topics will be introduced from basic
knowledge to the latest findings in the field of neuroscienceand psychology, which focus on the "brain" that is deeply
involved in human abilities and mind. This field is aninterdisciplinary frontier area where neuroscience, psychology,－29－

前期課程（専門科目）

biology, medicine, engineering, physics, and other disciplines
are coming together to elucidate it, and it is expected to have awide range of applications. In this course, students will learn
about the use of internal resources (information processing
mechanisms, empirical knowledge, innate constraints) andexternal resources (situations, others) in higher-order humancognition, such as memory, reasoning, problem solving, anddecision making, and the interaction between them. Deepen theunderstanding of "human knowledge" and "mind" and theirindividual differences.

認知情報学
2 単位
Cognitive Psychology
選択 後期
担当教員：松宮

求めながら、身に付けてもらうことを目的とする。
Critical thinking is the methodology for examining andevaluating other people's claims without accepting themblindly. The aim of this seminar is to acquire three key elements
for critical thinking, namely knowledge, skill, and attitude.
This will be acheived not only by lectures by the instructor, butalso by requiring participation in discussions by participants.

コミュニケーション表現分析
2 単位
An Analysis of Verbal Expressions
Communication
選択 後期
担当教員：小川 芳樹
一道・和田

in

Linguistic

裕一

人間行動を制御する心的メカニズム及びそれに係わる脳機能に関する講義を行う。
The aim of this lecture is to introduce you to cognitive
science. Cognitive science is a mixture of cognitive psychology,
neuroscience, engineering (especially, AI), linguistics andphilosophy. Our specialty is psychophysics, cognitive
psychology and neuroscience. Therefore, most of the topics
will be research works in those fields.

人間・自然関係論
2 単位
Relation between Man and Nature
選択 後期
担当教員：森 一郎
3・11 の大震災以後、人間と自然の関係を原理的に考察することが、改めて求められている。人間によって築かれる世界が、自然に対抗し順応しながら、いかにして存続してゆくか。その存在論と倫理を新たに拓くために、
マルティン・ハイデガーとハンナ・アーレントの思考に手がかりを見出す。世代間の継承と相克、共同体への帰
属とその変革といったトピックを取り上げ、情報社会にしぶとく生きる力の涵養につながるものとしたい。

この授業では、自然言語（英語、日本語など）の構造と意味の関係を支配する一般規則（いわゆる「文法」）の概略を紹介した上で、「文法」に基づく英文の論理的読解と和文英訳の能力を向上させるための演習を行う。具体的には、英文法を十分に理解した上で、それに基づいて英語の読解と作文の訓練を行うことで、学術研究に使える正確で高度な英語のコミュニケーション能力を身につけることを目指す。
In this class, you will be given lectures on the general rulesthat govern the syntax and semantics of natural languages (theso-called “grammar”) such as English and Japanese, andpractical activities that will help you improve your own skillsof logical reading and formal writing of English articles. Morespecifically, you will be expected to learn how to communicate
in an accurate and sophisticated English that is formally
acceptable in academic activities, by understanding the English
grammar and making practices of reading and writing based on
the knowledge.

言語テキスト解析論
2 単位
Linguistic Analysis of Text Structure
選択 前期
担当教員：（未定）The shock of the 2011 Tohoku earthquake and tsunami
prompted us to reflect upon many serious problems. In thislecture we study two great thinkers of the 20th century, Martin
Heidegger and Hannah Arendt, to prepare ourselves to makefundamental observations on the crises of the modern world.

本講義では、世界の様々な言語のデータを用いて多角的に検証する。言語学に関する参加者の背景知識に応じたレベルの言語学的議論を行い、言語直観を磨く訓練をする。

クリティカル・シンキング
2 単位
Introduction to Critical Thinking
選択 後期
担当教員：大森 仁

In this lecture, data from various languages of the world will
be examined from multidisciplinary perspectives. The students
will be trained to refine their linguistic intuition throughdifferent levels of linguistic discussions, depending on theirdifferent types of backgrounds knowledge.

クリティカル・シンキングとは、他人の主張を鵜呑みにすることなく、吟味し評価するための方法論である。
この授業では、クリティカル・シンキングの三要素として挙げられている、知識、スキル、態度について、担当
教員の解説だけでなく、出席者による議論への参加等も

形態論分析
2 単位
Seminar in Pragmatics
選択 後期
担当教員：（未定）－30－

前期課程（専門科目）

形態論は語という単位に注目する言語学の一分野である。伝統文法、構造主義、生成文法、認知言語学と連なる言語理論の発展の中で、形態論の基礎研究にあたる部分に関しては様々な知見が蓄積されてきている。関連
文献を精読しつつ、検討していく。
Morphology is a branch of linguistics that focuses on words
as a linguistic unit. In the course of the development of
linguistic theory from traditional grammar, throughstructuralism, to generative grammar and cognitive linguistics,
various findings have been accumulated in the basic researcharea of morphology. The lecturer and the students will examine
articles relevant to morphology by carefully reading them.

地域社会論
2 単位
Study of Community Structure and its Change
選択 後期
担当教員：徳川 直人
基本は農村社会学。コミュニケーションの観点から食と農の再結合という課題をたて、関連する論文を読んで、認識を深め、基礎理論や研究方法についての理解を深める。若干の導入的な講義のあと、受講生の関心とも連動させてジャーナル論文を選び、それを読み進めながら討論を行う。
We will try to understand the rural problem, the relevantsocial theory and the method of research, from the standpointof rural sociology, especially in terms of communication
between agriculture and food. After some introductory lectures,
we will select some journal articles and read them.

フィールドワーク実習
2 単位
Methods of Sociological Fieldwork (2)選択 後期
担当教員：徳川 直人・岡田

Aya Okada will be the primary instructor this semester.
Fieldwork will be conducted around giving behaviors andvolunteering.
・This class will use Google Classroom for communication.
Classcode to be announced.
・The class will meet face-to-face. Online particiption will bepermitted when necessary.
・ Enrolled students are expected to have had someexperience of fieldwork during their undergraduate training or
have enrolled and completed the lecture "Methods ofSociological Fieldwork."

社会構造変動論
2 単位
Study of Social Structure and Change
選択 前期
担当教員：徳川 直人「社会」（社会構造）を非制度的な相互行為とその制度化の体系（その意味でのシステム）として把握する。そのことにより、習慣的・無自覚的な日常を再帰的に振り返り、より自覚的で思慮深い実践に結びつける。基礎となるのは主に「シンボリック相互作用論」である。授業の形式（方法）は、テキストの講読と若干の演習である。
We will learn to see "society" or social structure as theprocess of interaction and its institutionalization (as a systemin that sense). We will try to look back on our everyday practicereflectively, and make it more thoughtful. The basic standpointor theory is the symbolic interactionism. The form of the classis the reading and application of the text.
The class will be conducted in face-to-face classroom, but
we may use online support system according to the situation.

市民社会論
2 単位
Study of Civil Society
選択 後期
担当教員：岡田彩

社会調査に関する基本的な理解をふまえて、社会学的フィールドワークの方法、とくにインタビュー、質問紙法、モノグラフ的方法などについて学ぶ。実際のリサー
チの準備、企画、デザイン、実査、解析などに参加すると同時に、研究と社会、専門家と協力者の関係、著述、表象、権力といった問題について考察し、調査倫理、研究倫理について理解を深める。
本年度は、岡田が主たる担当となり、寄付・ボランテ
ィア活動に関わるフィールドワークを予定している。
The course will cover fundamental methods of sociologicalfieldwork including qualitative inquiries, case studies,interviews, and monographs. Students will participate in theprocess of developing research designs, preparing andconducting fieldwork, conducting interviews, and analyzingcollected data. Students will examine the position ofsociological inquiries within the society as well as meaning ofwriting, representation, and power to deepen theirunderstanding of fieldwork and research ethics.

彩「市民社会」とは、政府（公共セクター）や経済・市場（営利セクター）とは区別される、社会的相互作用の領域を指す。本科目では、現代社会において多様な役割を果たしている「市民社会」に着目し、これに関連する国内外の文献の精読を通じて、その意義と限界を理論的かつ実証的に検討する。
"Civil society" refers to the realm of social interactions
distinguished from the government (public sector) andeconomy/market (profit sector). This course sheds light on"civil society" playing diverse roles in the contemporarysociety and explores theoretically and empirically its
significance and limitations through careful reading of relevantpublications.

フィールドワーク論
2 単位
Methods of Sociological Fieldwork (1)
選択 前期
担当教員：徳川 直人・岡田

－31－

彩

前期課程（専門科目）

社会学における質的方法の理論と方法について学びます。参加者は教材を読み、資料収集や日常観察などの実践を試みることで、理解を深めます。
今年度は徳川が主に担当します。

学の重要なトピック(権威主義政治、民主化、民主主義の後退、内戦、民族政治など)に関わる最新研究をフォローすることで、受講生が当該分野の自身の研究論文を発展させていくことを目的としている。

Tokugawa is the instructor of this class this year. Students
will learn some methods and theories in sociologicalqualitative inquiry in introductory lectures, and understandthem through reading texts, and some practice of documents
collection and observation in everyday life.

The purpose of this course is to read and discuss journal
articles recently published in top political science journals toadvance our understanding of the state of the art in the field ofcomparative politics in developing countries. In so doing,
students are expected to cultivate their own research ideas in
the field.

インタビュー・データ解析 2 単位
Methods of Sociological Interviewing
選択 前期
担当教員：徳川 直人・岡田

政治意識論
2 単位
Political Consciousness Theory
選択 後期
担当教員：河村彩

社会学における質的方法の理論と方法について学びます。参加者は教材を読み、資料収集や日常観察などの実践を試みることで、理解を深めます。
今年度は徳川が主に担当します。
Tokugawa is the instructor of this class this year. Students
will learn some methods and theories in sociologicalqualitative inquiry in introductory lectures, and understandthem through reading texts, and some practice of documents
collection and observation in everyday life.

デジタルデモクラシー論
2 単位
Digital Technology and Democratic Theory
選択 後期
担当教員：河村 和徳
この講義では、デジタル化が進まない選挙民主主義について検討を行う。とりわけ、デジタル化が進めにくい
選挙制度と地方議会制度に焦点を当てる。講義は座学が中心であるが、履修者に報告を依頼する機会もある。デジタルデモクラシーを進めるには、権利保障と行政効率の推進の二兎を追う必要がある。
In this lecture, we will examine Japan's electoral democracy,
which has not yet been digitized. In particular, we will focus
on electoral systems and local council systems that are difficult
to digitize. The lecture will be mainly classroom-based, butthere will be opportunities to ask students to give reports. In
order to promote digital democracy, it is necessary to pursue
the dual goals of guaranteeing rights and promoting
administrative efficiency.

比較政治理論2 単位
Theories of Comparative Politics
選択 後期
担当教員：（未定）
この授業では、政治学のトップジャーナルに掲載されたジャーナル論文を取り上げ、開発途上世界の比較政治

和徳

選挙において、投票できる権利のある者が問題なく投票できる環境をつくることは大事なことであるが、そも
そも選挙民主主義を採用する国であっても、誰に選挙権を付与し、誰を投票者とするかに違いがある。この授業
では、有権者の投票権保障に対する考え方について、「Electoral Integrity」と「積極的投票権保障」を軸に講義する。
It is important to create an environment where those who areentitled to vote can do so in elections. However, even incountries that adopt electoral democracy, the criteria for
granting the right to vote differ. In this class, we will focus on"Electoral Integrity" and "Voting Rights".

ミクロ社会経済システム論
2 単位
Analysis of Micro Socio-Economic System
選択 前期
担当教員：伊藤 亮
済学のスペシャリストの養成を念頭に置いた、大学院
レベルのミクロ経済学の基礎を学習する。到達目標レベルは以下の通り
・一般化された（または明示的に解くことのできない）
モデルの比較静学分析を適切に実施できる・部分均衡及び一般均衡モデルを用いた厚生分析の方法を正しく理解している
他大学の経済学研究科等を念頭に置いたレベル設定になっているため、学部などで基礎レベルのミクロ経済学を履修済みであることを前提とする。
You will learn some fundamental micro-economics in thiscourse. You are expected to be able to apply microeconomic
theory when watching various issues and data in the real world.
Level of this course is standard for graduate school, andstudents participating the course are required to understandmicroeconomics of undergraduate level.

空間経済学

－32－

2 単位

前期課程（専門科目）

Spatial Economics
選択 後期
担当教員：曽

ゲーム理論
2 単位Game Theory for Applied Economics
選択 前期
担当教員：曽 道智

道智

空間経済学は、伝統的な経済学に空間的要素を取り入れ、国際貿易や産業の集積などを解明する。この授業は近年著しい発展を見せた貿易理論と地域科学に関する知見を重点的に紹介する。具体的には、国際経済学の新貿易理論、地域経済学の代表的な一般均衡モデルを紹介し、それらの応用例を講述する予定である。これらの内容を理解するには、ミクロ経済学の基礎知識が必要である。
Spatialeconomics
clarifies
regional
industrial
agglomeration and international trade by incorporating spatial
factors into traditional economics. This lecture mainly focuseson trade theory and regional science, which exhibit aremarkable development in recent years. Specifically, we study
representative general-equilibrium models in international
economics and regional economics, and then show theirapplications. To understand this course, you are expected tohave some basic knowledge of microeconomics.

都市経済学
2 単位
Urban Economics
選択 後期
担当教員：伊藤亮

都市・地域における経済活動の空間的分布を分析する学問分野として地域科学(Regional Science)がある。経済学・都市計画・地理学等を基盤とする学際領域であるが，そこでの空間の捉え方は，「国」「地域」等の離散的な点としての扱いと，連続的な平面としての扱いに大別される。本科目では，後者のアプローチに重点を置きながら、地域科学における重要な話題について網羅的に解説する。はじめに中心地理論と vonTh&uuml;nen の農業国モデル等の古典モデルに触れた後，Alonso 型単一中心モデルを紹介する。また、当該分野における様々なテーマについて、古典的から現代的なものまで、理論・実証の双方の視点から幅広く紹介する。
Regional science is known as a field to study the spatial
distribution of economic activities in cities and regions, andisbased on economics, city planning, geography, and otherrelated disciplines. Though the spatial aspect is indispensable,
itsperceptions can be classified into two categories: one is totreat “;countries”; or “;regions”; as discrete points, and theother is to treat them as the continuous figures. Basicallyfocusing on the latter approach, this course introduces various
issues in the regional science. After reviewing some of theredecessors in classical location theory, such as the central
place theory and von Thünen's agricultural land, Alonso's
onocentric city model is introduced. This course also introduce
variety of issues regardless of modern or lassical, and oftheoretical or empirical.

ゲーム理論は複数の主体間に合理的な意思決定を行
うための学問である。本講義では利害が異なる主体間の戦略的な意思決定を分析する「非協力ゲーム」を学ぶ。
行列ゲーム、展開型ゲーム、繰り返しゲーム、Nash 均衡、部分ゲーム完全均衡、Nash 交渉解などの基本概念を講述する。その経済学においての応用を考え、ゲーム理論のエッセンスを習得する。
今年度の授業は英語によって行う。日本語による講義を希望する履修者に 2023 年度に収録した英語による講義動画を提供する。
Game theory studies how several intelligent and rational
individuals make their decisions. In this lecture, students willlearn noncooperative game theory, which considers the casethat different players have conflicting interests and theyinteract with each other. I will introduce the concepts of matrix
game, extensive game, repeated game, Nash equilibrium,
Subgame perfect equilibrium, Nash bargaining solution. Someapplications in economics will be illustrated for students todeepen understanding of the essence.
I use English this year. I also provide my Japanese lecture
movies recorded in 2023 for students who expect lectures inJapanese.

計量システム分析
2 単位
Econometric System Analysis
選択 前期
担当教員：藤原直哉

経済における諸現象に関する仮説は、実データから検証される必要がある。計量経済学は、この目的に対して有用な手法を提供する。この科目では、計量経済学の基礎、および空間計量経済モデルの推定および検定のための基本的な手法について講義する。具体的には、線形回帰モデルの基礎と仮説検定、操作変数法、空間重み行列、空間的自己相関と種々の空間計量経済モデル、等のテーマが含まれる。なお、授業中に計算機による実装について紹介するため、ノート PC あるいはタブレット PC を持参することが望ましい。
Various hypotheses regarding economic systems must be
tested against the data observed in the real world. Econometrics
provides powerful tools for that purpose. This course focuseson econometrics and spatial econometric models, and discusses
the basic techniques and problems associated with theestimation and statistical testing. Specifically, basics of thelinear regression models and hypothesis testing, the method of
instrumental variables, spatial weight matrices, spatial
autocorrelations, and various spatial econometric models areincluded in the lecture. Installation and implementation will bedemonstrated in the lecture, and bringing either laptop PC ortablet PC to the lecture helps the understanding.

－33－前期課程（専門科目）

informationdifferences.
社会経済ネットワーク分析
2 単位
Socioeconomic Network Analysis
選択 後期
担当教員：藤原 直哉・藤木結香

人間関係、噂や感染症の伝播、都市での人々の流動、企業間の取引関係、国際貿易など、ネットワークとして分析できる社会経済現象は極めて多い。本講義では、近年発展が著しい複雑ネットワークの理論を紹介すると
ともに、社会経済分析への応用について議論する。具体的には、スモールワールド性やスケールフリー性などのネットワーク構造の特徴、感染症の拡大などネットワー
ク上での動的過程について紹介する。また、コミュニテ
ィ検出手法などの解析手法を紹介し、演習を行う。
Various socio-economic phenomena, such as humanrelationships, spread of rumors and infectious diseases, humanmobilities in cities, transactions between firms, international
trade, can be analyzed as networks. In this lecture, we introduce
theory of complex networks, which has been developed rapidly,
and discuss its applications to socio-economic analysis. In
particular, we study characteristics of network structures, e.g.
small-world and scale-free properties, dynamical processes on
networks such as spread of infectious diseases. Furthermore,
we introduce network analysis methods such as community
detection and implement the analysis using some software.

空間情報解析
2 単位
Spatial Information Analysis
選択 後期
担当教員：井上亮

本講義では，『空間情報』の統計解析手法を学ぶ．空間
情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．空間情報の種類として，施設立地点など点事
象の空間分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口などの空間単位に基づき集計された情報，のように複数の種類の情報があり，それぞれ異なるアプローチによる分析が必要である．本講義では，それぞれの空間情報に関する統計解析手法を習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．
This lecture covers statistical analysis methods for "spatial
information". Spatial information refers to information related
to spatial positions, and is useful for analyzing andunderstanding the actual conditions of cities and regions. The
spatial information is divided into three types: information on
the spatial distribution of point events (e.g., facility location
points), information observed at some points (e.g.,temperature), and information compiled based on spatial units(e.g., municipal population). These data types require adifferent approach for analysis. The purpose of this lecture is
to master statistical analysis methods for each type of spatial

and to understand their similarities and交通システム分析
2 単位Transportation Systems Analysis
選択 後期
担当教員：井料隆雅

この講義では，道路交通ネットワークの分析に必要な数
理的手法，特に交通流理論とネットワーク交通流配分に関する理論を学習することを目的とする．
交通流理論においては，いわゆるマクロ交通流理論の代表である LWR(Lighthill-Whitham-Richards)モデルの定式化と，主に単路を対象とした LWR モデルの解法を学習する．これにより，ボトルネックや交通信号等により発生する道路の遅れ時間と渋滞長の変動の詳細を計算できるようになる．
ネットワーク交通流配分においては，ドライバーの一般化交通費用最小化行動を前提とした利用者均衡配分について主に学習する．確定的利用者均衡配分の定式化とその解法に加えて，確率的利用者均衡配分についても学習する．交通流モデルとしては簡便な静的モデルを主に用いるが，交通流理論を正確に反映する動学的なモデ
ルによる利用者均衡配分についても学習する．さらに，利用者均衡配分の均衡解の安定性の概念を理解することを目的として，進化ゲーム理論についてもその概要を学習する．
上記の学習内容は実際に数値計算を行うことで理解が深まるものが多い．この講義では，主に Python を用いたプログラミングを受講者自身に行なってもらうこと
により，学習目標が確実に達成できることを狙っている．
なお，Python の知識を受講生には要求しないが，Pythonに限らず何らかのコンピュータ言語で簡単なプログラ
ミングを行なった経験があることが望ましい．
The aim of this lecture is to study the mathematical methods
necessary for the analysis of road traffic networks, in particular
the theory of traffic flow and network traffic assignment
models.
In traffic flow theory, students learn the formulation of theLighthill-Whitham-Richards (LWR) model, which is a
representative of so-called macroscopic traffic flow theory, andlearn how to solve the LWR model mainly for single roads.
This will enable us to calculate the details of travel time delay
and congestions length caused by bottlenecks and traffic
signals.
For the network traffic flow assignment models, we mainly
study the user-equilibrium assignment, which assumes thatdrivers choose routes so as to minimise their generalised travel
costs. In addition to the formulation and solution algorithms ofdeterministic user-equilibrium assignments, stochastic userequilibrium assignments are also studied. A simple static flow
model is mainly used as a traffic flow model, but a dynamical
model that accurately reflects the traffic flow theory is alsostudied. We also study evolutionary game theory in order tounderstand the concept of stability of equilibrium solution.

－34－

前期課程（専門科目）

Many of the above topics can be understood by performing
numerical calculations. In this lecture, we aim to achieve thelearning goals via programming mainly in Python. Experienceon Python is not necessary to take this class, but students are
expected to have experience in programming in any computer
language.

計量行動分析
2 単位
Behavioral Analysis
選択 後期
担当教員：奥村誠

都市や地域の社会経済システムの挙動を明らかにする上で、そのシステムの内部に存在する個々のプレーヤ
ーの行動原理をモデル化することが多い。その際、モデルに含まれるパラメータは、個人またはシステムの観察
データを用いて統計的に推計する必要性がある。
この科目では、個人の行動モデルとして代表的に使用されている一般化線形モデルをとりあげ、モデルの理論
的背景、統計学的基礎、計算方法、推定結果の解釈の方法について講述する。特に、災害などのリスクに対する人々の行動分析を例に説明する。
To learn theoretical bases, estimation method, application
examples of the statistical models frequently used for behavior
analysis; Generalized linear model (GLM). Applications to risk
related cognition and behavior will be focused.

プロジェクト評価論
2 単位
Cost-Benefit Analysis
選択 前期
担当教員：河野達仁

道路、鉄道、港湾、空港、ダム、堤防、都市再開発、公園、防災対策などの公共プロジェクトが、社会・経済に及ぼす効果とその社会経済的評価に関する理論と実務的手法を習得することを目的とする。中心となる理論・手法は費用便益分析である。
This course pays attention to the public projects such as
constructions and improvements of roads, railways, ports,
airports, dams, breakwaters, urban redevelopments, parks, andanti-disaster preventions. The objective of this course is to
study the theory and practical methodology to analysis theinfluences of those projects and to evaluate those fromviewpoint of socio-economics. The main topic is cost benefit
analysis.

時系列解析論2 単位Time Series Analysis
選択 前期
担当教員：今村
大竹 雄

文彦・山川

クトル解析の全体像と基礎的事項を講義し，後半では確率過程とその工学的応用，時系列データ解析について講義する．各自が自分自身の研究課題等に関して，スペク
トル解析や時系列データ解析を活用できる基礎を修得
できれば講義目標は達成される．
This course aims to present the basic theory and practicalapplications of spectral analysis for time-series data. In the first
half, lectures are given on the overview and the fundamental
theory of spectrum analysis. In the second half, lectures are
given on stochastic processes, their engineering applications,and time-series data analysis. The lecture goals will beachieved if students acquire the basics of utilizing spectrum
analysis and time-series data analysis for their own researchsubjects.

都市交通データサイエンス
2 単位
Data Science for Urban Transportation Systems
選択 後期
担当教員：原 祐輔
本講義では都市内で活動する人々の交通行動やアク
ティビティ，人や車両の移動軌跡を観測した多様なデータを解析するためのモデル・手法を学ぶ．軌跡データから交通行動の解釈，選択の意思決定モデル，交通状態予測や相互作用を考慮した交通システムのモデリングを通して，様々なデータから情報抽出し，予測や政策評価を行う解析技術を身につける．
本講義のために様々な都市・交通データを提供し，計算機を用いて実際に解析することで，データハンドリン
グ技術と都市・交通計画に活かすためのデータサイエンスの方法論を習得する．最終分析結果は講義中にプレゼ
ンテーションしてもらうことを予定している．
In this class, models and methods for analyzing various datain urban transportation system, especially, GPS trajectory data,
human activity data, and mesh statistics are taught. We willlearn how to interpret traffic behavior from trajectory data, how
to model decision making, how to predict traffic conditions,and how to model transportation systems consideringinteractions.
This class provides various urban and transportation data.
Students will learn data handling techniques and data science
methodologies to be applied to urban and transportation
planning by using computers. Students are expected to present
their final analysis results in class.

社会制度論
2 単位
Institutional Analysis
選択 前期
担当教員：福本優樹・

不規則に変動する時系列データに対するスペクトル解析の基礎を修得することを目的とする．前半ではスペ

潤也

本講義では「契約の経済理論」について主に学ぶ。同理論を用いて，「情報」と「インセンティブ」という 2 つの視点から，社会システムを構成する制度や組織の存在－35－

前期課程（専門科目）

意義を理解したり，より望ましい制度や組織の設計方針について議論する。契約の経済理論は，完備契約理論と不完備契約理論の２つに大きく分かれる。それぞれの理論的枠組みについて学んだ後に，応用例を通して現代の社会問題への適用について学ぶ。
This course lectures the basis of contract theory. Using thistheory, from the viewpoints of information and incentives, we
discuss the reasons of the existence of various social
institutions and the design principles of better social
mechanisms.
The contract theory consists of "complete contract theory"and "incomplete contract theory." First, we learn the basic
theory. Then, we apply it to the current topics of social issues.

数理都市解析
2 単位
Mathematical Urban Modeling
選択 前期
担当教員：赤松隆

社会基盤計画や交通・都市・地域計画の立案・分析・評価の際には，空間経済システムのモデリングとそれに基づく計量的分析が欠かせない．本講義は，そのための基本的な枠組みとシステマテックな分析の方法論を提供する．より具体的には，まず，交通・通信ネットワー
ク・フロー，および立地・土地利用現象に対する標準的な均衡モデルを紹介し，それらが，ポテンシャル・ゲー
ムや変分不等式問題として統一的に表現できることを示す．そして，その枠組みを用いたモデル特性の解析や計算アルゴリズム開発の系統的な方法が示される．さらに，これらのモデルを一般化したポピュレーション・ゲームの枠組みと変分不等式問題の関係や，進化ゲーム・
ダイナミクスに基づく均衡解の安定性について議論す
る．

都市景観論
2 単位
Urban Landscape Design
選択 前期
担当教員：平野勝也

都市景観を理解し、創造するための基礎的な教養と、
まちづくりを実践するための基礎的な技法を学ぶ。
To learn a difference of urban philosophy between Westernand Japan through the history. And, to learn a cognition
mechanism of town scape.

メディア・コミュニケーション論
2 単位Media Communication Studies
選択 前期
担当教員：坂田 邦子
私たちをとりまくメディア環境がめまぐるしく変化
していくなかで、メディアを通じたコミュニケーションのあり方において既存の理論や枠組みでは説明しきれない新たな現象や問題が生じている。このようなメディ
ア・コミュニケーションに関する現在進行形の諸問題について考察するためのメディア研究の理論および方法論を紹介しながら、メディア・コミュニケーション論における新たなアプローチの可能性について検討する。
本授業では、理論と方法論、および事例を踏まえたの
３つの側面から、(1) 情報社会について社会文化的な側面より考察するためのメディア・コミュニケーション論の 基礎的な思考を獲得する。(2) 情報社会におけるグローバル化とデジタル化という大きな変化のもと、現在のメディア研究に突きつけられている諸問題について明らかにする。(3) 情報社会における文化的問題に取り組
むためのメディア・コミュニケーション論の新たな視座について検討する。
Recently, as media environment is radically developing, we
often find extremely complicated situation in our modern
global society. We attempt to catch up these changes as wellas find relevant methods in order to find difficulties andacademic approaches to solve them.
In this class, theory, methodology and case studies in relation
to media communication will be considered as the main three
approaches.

物語メディア論
2 単位
Narrative Media Studies
選択 前期
担当教員：森田直子

数値によるデータ分析は、人文社会科学を含めた多くの学問分野で基本的な研究手法の一つです。しかし、たとえば人間の生について、すべてを数値に置き換えることはできません。複雑な背景をもつ個人や社会を大づかみにとらえる際に単純化・抽象化の作業は有効ですが、複雑なものを複雑なままに受け止めることが必要な場
合もあります。ライフストーリーもしくはライフヒスト
リー研究などの質的研究は、数量データとしばしば対置
される「物語（ナラティブ）」に主眼をおくもので、量的研究としばしば対比されます。生きられた物語（身の上話、生活史）だけでなく、虚構の物語もまた、私たちの生活において大きなリアリティを持っており、その具体性・個別性・細部こそが質的データであるといえる。とはいえ、数量データと物語とは、単にそれぞれの専門家が別々に取り組むのではなく、両方の手法のメリットと限界を知り、境界線上に立って複雑な社会を見つめる視野を持つことは重要だろう。この授業でははじめに、「エビデンス」をめぐる学界の動向、エビデンス主義への批
判や質的研究の課題とされてこと等について講義する。
続いて、生活史、戦争、環境問題など具体的なトピックについて、数量データと物語の可能性と限界を考察する
ため、文献講読を行う。
人文系の学生と理系の学生が共存する情報科学研究
科の環境を生かし、ディスカッション形式で学ぶことにも重きをおく。

－36－

前期課程（専門科目）

選択
Quantitative data analysis is a basic research method in thehumanities and social sciences. However, not everything abouthuman life can be put into numbers. While abstraction can be
useful in taking a broad view of people and societies withcomplex backgrounds, it is sometimes necessary to treat thecomplex as it is. Qualitative research, such as life story or life
history research, focuses on "narratives," which are often
contrasted with quantitative research. Not only lived stories(personal stories), but also fictional stories have a great deal of
reality in our lives, and their particularity and details are
qualitative data in themselves. Nevertheless, quantitative dataand narrative should not simply be tackled separately, but it
will be important to know the merits and limitations of bothmethods and to have a perspective that stands on the boundaryline to look at our complex society. This class will begin witha lecture on trends in the academic world regarding "evidence,"
criticisms of evidence-based research, and issues in qualitative
research. This will be followed by literature review on specifictopics such as life history, war, and environmental issues, inorder to examine the possibilities and limitations ofquantitative data and narratives. Ideally, students in humanities
and sciences could share their findings and thoughts on topics
and texts proposed in this course.

情報メディア教育論
2 単位Information Media Education
選択 前期
担当教員：長濱

担当教員：原田勝孝

本科目は学生が統計ソフトである R を使用して政治に関する計量分析を用いた修士論文を執筆できるようになることを目標としています。特に、データを用いて因果関係を特定するのに必要な因果推論の方法を重点的に学びます。また、大学院レベルの授業として、ただ統計ソフトをはしらせて分析するのではなく、自らが実行する手法や細かいオプションについてどのような過程で計算されるのか理解している必要があります。そのため、実習で用いる統計手法についても解説します。
The goal of this course is to enable students to write a master's
thesis using quantitative analysis on politics using R, astatistical software program. Particular emphasis will be placedon the causal inference methods necessary to identify causal
relationships using data. In addition, as a graduate-level course,
students need to understand how the methods and detailed
options they use are calculated, rather than just runningstatistical software to analyze them. For this reason, thestatistical methods used in the practical training will also be
explained.

情報リテラシー実習Ａ
2 単位
Practical Information Literacy A
担当教員：徳川 直人・和田
選択 前期

澄

本講義では、教育工学分野のうち、情報メディアを活用した情報社会における新しい学びについて、理論と実践の観点から情報を提示します。学生は、各授業回におけるグループ活動を通し、情報技術の進化や人工知能の発達が教育にもたらす影響について探求的に学習します。特に、体験的に新しい学習ツールや教授手法の設計に取り組むほか、教育ビッグデータに関するラーニング
アナリティクスの手法を含む評価方法について教育的視点に加え情報学的視点において学習します。なお、情報メディア教育等に関する研究的な専門性は問わない。
This course deals with new learning in the informationsociety using information media from the perspective of theory
and practice in the field of educational technology. Throughgroup activities in each class, students explore the impact of
the evolution of information technology and artificial
intelligence on education. Students engage in hands-on designof new learning tools and teaching methods, and learn about
evaluation methods, including learning analytics methods
related to educational big data, from an informatics perspectivein addition to an educational perspective. The researchexpertise of the students in information media education andother related areas is not required.

政治学方法論2 単位
Political Methodology

後期

裕一

本実習は、主として人間情報学、社会政治情報学、メディア情報学講座、及び、情報リテラシー教育プログラムに所属する学生を対象とし、情報リテラシーの基礎を学ぶ。
This course provides an understanding of the informationand computer literacy for beginner students of "Human
Information Sciences", "Socio-Politico Information Sciences","Socio-Economic Information Sciences", "Media andInformation Sciences" and "The Information Literacy
Education Program".

情報リテラシー実習Ｂ
2 単位
Practical Information Literacy B
選択 後期
担当教員：和田 裕一
本授業は、主に人文社会系の研究室所属の院生を対象に（もちろん、他分野の研究室所属の院生の受講も歓迎します）、データサイエンスの基本知識とスキルの習得を目的とする。
授業は python を用いて様々な機械学習を体験する実
習形式で行う。
This class is mainly for graduate students studying
Humanities and Social Sciences (Of course, graduate students
from all disciplines are welcome!), and provides a broad
experience of the basics of data science.

－37－

前期課程（専門科目）

The class will be conducted in the form of hands-on training
to experience various types of machine learning using Python.

社会心理情報学
2 単位
Social Psychology of Language and Communication
選択 後期
担当教員：邑本 俊亮
人間同士のコミュニケーションに関連する多様なテーマについて、社会心理学の領域を中心としながら、認知心理学、言語心理学、教育心理学、臨床心理学などの知見も取り入れつつ、領域横断的に入門的な講義を行う。
また、日本語の言語表現の良さ・悪さに影響する諸要因についても検討・考察する。
In this class, introductory lectures on diverse topics related
to interpersonal communication will be given in a crossdisciplinary manner, with a focus on social psychology, butalso incorporating findings from cognitive, educational, andclinical psychology. Various factors affecting the quality ofJapanese language expression will also be examined anddiscussed.

応用経済数学
2 単位
Mathematics for Applied Economics
選択 前期
担当教員：河野 達仁を学ぶ。具体的には、複雑ネットワーク、非線形現象、
スケーリング則などを取り上げ、空間的ネットワークとその成長過程、およびそれらの生成モデル、などについて概観する。また、人流や SNS など、近年利用可能となっているデータとその取扱いについても解説する。
Recently, there is an interdisciplinary research field of
econophysics, which analyzes economic phenomena withmethods developed in physics. In this lecture, we study basic
topics in econophysics, particularly related to phenomena incities. Specifically, topics such as complex networks, nonlinear
phenomena, and scaling are studied, and their growth and thegenerative models are introduced. We also review data such as
human mobility and SNS, which are recently available.

Cognitive Science of Higher Mental Functions
選択 後期
担当教員：松宮 一道・和田

The aim of this lecture is to introduce you to cognitive
science. Cognitive science is a mixture of cognitive psychology,
neuroscience, engineering, linguistics and philosophy. Our
specialty is psychophysics, cognitive psychology andneuroscience. Therefore, most of the topics will be researchworks in those fields.

経済システムを数理的に捉えて分析する手法の習得を目標とする。経済モデルは、静学一般均衡モデルと動学一般均衡モデルに大別される。それぞれについて、具体的な社会基盤整備あるいは政策を分析対象として取り上げ、数学的分析方法および経済学的含意について講義を行う。数学的分析手法としては、ラグランジアン、
クーン・タッカーの定理、陰関数定理、ハミルトニアン、
動的計画法、微分方程式の取り扱い等を対象とする。経済学的含意については、厚生経済学の基本定理、外部性、
ピグー税、動学的非効率性、バブル均衡、リカードの等価定理、リアルオプションの基本的考え方などが含まれる。
（「応用経済数学」（情報科学研究科）と併合授業とします。）
By studying economics, we learn how we can mathematical
tools to economic analyses. I basically focus on mathematical
tools rather than economics, but I hope that you all students
develop economic intuition in this course. The mathematical
tools we learn are shown below.

経済物理学
Econophysics
選択 後期

2 単位
担当教員：藤原

直哉・藤木

2 単位
裕一

結香

近年、経済現象を物理学の知見を活用して解析する経済物理学と呼ばれる分野が発達しつつある。本講義では、
主に都市における現象を題材として経済物理学の基礎－38－

前期課程（専門科目）

物理フラクチュオマティクス論
Physical Fluctuomatics
選択 前期
担当教員：田中

2 単位
和之

制御・信号処理等の工学の諸分野あるいは情報科学の応用を意識しつつ，確率論・統計学および確率過程を基礎とする確率的情報処理の十分な理解を与える．特にベイズ統計にもとづく予測・推論のモデル化，情報統計力学の導入によるアルゴリズム化について画像処理，パターン認識，確率推論などを例として講義する．
また，確率的情報処理によるデータに内在するゆらぎの取り扱いにも触れ，さらに量子確率場をもちいた情報処理，複雑ネットワーク科学の最近の展開についても概説する．
Applications to many fields in engineering like control,
signal processing etc. and in information sciences are in mind
through the lecture course for the basic knowledge of statisticalmachine learning theory as well as stochastic processes. Brief
introduction will be given to methods for applications likestatistical estimation etc., and to the relationship withstatistical-mechanical informatics. We first lecture probability
and statistics and their fundamental properties and explain thebasic frameworks of Bayesian estimation and maximum
likelihood estimation. Particularly, we show EM algorithm as
one of familiar computational schemes to realize the maximum
likelihood estimation. As one of linear statistical models, we
introduce Gaussian graphical model and show the explicit
procedure for Bayesian estimation and EM algorithm fromobserved data. We show some useful probabilistic models
which are applicable to probabilistic information processing inthe stand point of Bayesian estimation. We mention that someof these models can be regarded as physical models instatistical mechanics. Fundamental structure of belief
propagation methods are reviewed as powerful key algorithms
to compute some important statistical quantities, for example,
averages, variances and covariances. Particularly, we clarify
the relationship between belief propagations and someapproximate methods in statistical mechanics. As ones ofapplication to probabilistic information processing based on
Bayesian estimation and maximum likelihood estimations, weshow probabilistic image processing and probabilistic
reasoning. Moreover, we review also quantum-mechanicalextensions of probabilistic information processing.

情報通信技術論
2 単位
Information and Communications Technology
選択 後期
担当教員：加藤 寧・川本

雄一

１．目的
インターネットプロトコル(IP)の基本原理を学ぶ。
２．概要
実際のネットワーク及びネットワークシミュレー
タを使った演習を通じ、TCP/IP の仕組みを理解するとともに、ネットワーク上で発生する問題とその解決方
法について学ぶ。

３．達成目標等
基本的なプログラムを通して TCP/IP の仕組みを理解し、評価できるようになること。
４．方法
対面もしくは双方向オンライン（Google Classroomと Teams）
1. Purpose
Students will learn and understand basic principle ofInternet Protorol (IP).
2. Outline
Students will learn mechanism of TCP/IP.
F2F or Online (Real-time).

人間－ロボット情報学
2 単位
Human-Robot Informatics
選択 前期集中担当教員：田所諭・昆陽雅司

下記のテーマに関して、講義及び調査を実施する。
１）災害対応ロボティクス
２）触覚インタフェース
３）フィールドロボティクス
４）極限機構Lectures and investigation study on the following themes.
1) Disaster response robotics
2) Haptic interface
3) Field robotics
4) Advanced mechanisms

生命情報システム科学
2 単位
Systems Bioinformatics
選択 後期
担当教員：木下 賢吾・西小島 要・安澤 隼人・張 琳・浜端朋子

羽美・

生命情報の流れのセントラルドグマ（DNA→RNA→タンパク質）に沿って、配列情報であるゲノム情報から実際の機能の担い手であるタンパク質へと、生命情報がデジタル（文字列情報）からアナログ（タンパク質立体構
造情報）へと伝わっていく過程について順を追って解説して行く。遺伝子レベルでは、遺伝子構造とプロモータ
ー解析を通じて文字列情報の解析手法について解説し、RNA レベルでは遺伝子の発現量情報解析を通じて数値
データの解析を説明する。また、タンパク質レベルでは機能発現に重要な立体構造データ（３次元構造データ）の扱いについて解説する。アルゴリズムそのものよりは、
生命情報の理解と言う応用面において情報科学が果たす役割に重点を置いて解説する。
This course provides an introduction to the fundamental
concepts of biological information science. We will explore theflow of biological information along the central dogma (DNA－39－

前期課程（専門科目）→ RNA → protein) and the transmission of genetic
information from digital (sequence information) to analog(three-dimensional structure information of proteins).
The course will cover the analysis methods for sequence
information at the gene level, including gene structure andpromoter analysis. We will also examine the analysis ofnumerical data through the analysis of gene expression level
information at the RNA level. Additionally, we will discuss thehandling of three-dimensional structure data, which areimportant for functional expression, at the protein level.
Throughout the course, we will emphasize the role that
information science plays in the understanding of biologicalinformation and its practical applications, rather than on thealgorithms themselves.

knowledge.
2. Abstract
The following topics are addressed:- Overview of the cloud computing- User management and permission settings in the cloudcomputing- Cloud computing costs- Infrastructure as code
- Containers- Monitoring the cloud- Authentication infrastructure- Handling of pattern information- Image understanding from signal to symbol- Pattern information processing based on image understanding

応用知能ソフトウェア学
2 単位
Applied Intelligence Software
選択 後期
担当教員：中村 隆喜・阿部
後藤 英昭

情報ネットワーク論
2 単位
Information Network Systems
選択 後期
担当教員：菅沼亨・

1. 目的
本講義では、様々な問題解決を支援する応用知能ソフ
トウエアに関する知識システムについて学ぶ。クラウド時代における知識システムは、その動作基盤としてのク
ラウドインフラと、多様な知識や処理機能を活用して設計・実現する情報処理技術が重要な構成要素となる。実社会における種々の問題解決を目指す応用知能ソフト
ウェアの構成と機能について、クラウドインフラ技術、
及び非記号知識を扱うパターン情報処理技術の双方の視点から議論する。
2. 概要
以下の内容について扱う。
- クラウドの世界観- クラウドのユーザ管理と権限設定- クラウドの費用- Infrastructure as Code- コンテナ- クラウドの監視- 認証基盤- パターン情報の取り扱い- 画像理解信号からシンボルへ- 画像理解に基づくパターン情報処理
1. Objectives
In this course, students will learn about knowledge systems
related to applied intelligence software that supports various
problem solving. In the era of cloud computing, the key
components of knowledge systems are cloud infrastructure as
the operating platform and information processing technology
to design and realize them by utilizing various knowledge andprocessing functions. The composition and functions ofapplied intelligence software that aims to solve various
problems in the real world will be discussed from theviewpoints of both cloud infrastructure technology and pattern
information processing technology that handles non-symbolic

拓夫

私たちの日常を支える情報ネットワークシステムがどのように構成されているか理解することを目的とする。
The purpose of this course is to help students understandhow the information network systems that support our daily
activities are organized.

暗号プロトコル論
2 単位
Cryptographic Protocols
選択 後期
担当教員：水木 敬明
この授業は、情報セキュリティの確保のために重要な役割を果たす暗号プロトコルを理解することを目的とする。基本的な暗号技術・暗号理論及びプロトコルを学ぶとともに、物理的なカード組を用いて暗号機能を実現するカードベース暗号にも触れる。また、私たちのオンライン活動を支える情報セキュリティ技術についても概観する。
The purpose of this course is to understand cryptographic
protocols that play an important role in ensuring information
security. In addition to learning the basics of cryptography andprotocols, the course also covers card-based cryptography,
which uses a physical deck of cards to perform cryptographic
functionalities. The course additionally provides an overview
of information security technologies that support our online
activities.

ブレインファンクション集積学
2 単位
Brain-functional Integrated System
選択 前期
担当教員：堀尾 喜彦
１．目的
ニューラルネットワークの基礎的な構成や学習則、－40－

前期課程（専門科目）

およびニューラルネットワークハードウェアについて理解する。
２．概要
相互結合型や階層型などのニューラルネットワー
クの基礎的な構成や、誤差逆伝搬法などの学習則を学ぶと共に、半導体集積回路としてニューラルネットワ
ークを構築する手法について学ぶ。さらに、最新の脳型ハードウェアについての知見を得ると共に、その問題点や解決策を学ぶ。
３．達成方法講義のほかに、プロジェクト課題(PBL)を行い、課題発表会において相互評価を行うことで、上記の内容の理解を深める。
1.Objective
Study of the basic architecture and learning algorithms ofartificial neural networks and their hardware
implementation techniques.. In addition, understanding of
the latest knowledge for brain-inspired hardware systems.
2. Summary
In this course, students will learn the basic architecture
and learning algorithms of artificial neural networks.
In addition, they will understand the semiconductor
integrated circuit techniques for neural network
implementation.
This course also provides students the latest knowledge
for brain-inspired hardware systems together with current
challenges and solutions.
3. Method
In addition to the lectures, students will solve given
problems through PBL. Though the presentation and mutual
evaluations for the PBL themes, students will have deeper
understandings of the artificial neural networks.

健康情報学
2 単位
Health Informatics
選択 前期
担当教員：木内
建部 俊介

喜孝・伊藤

千裕・

本授業の目的は、情報科学の多数の領域で必要とする
医学的基礎知識及び最新の医学的知識を身につけることである。
生体の恒常性の維持には神経性、体液性、行動性調節因子が重要な役割を果たしている。これらの調節系は外的、内的負荷に対して秒単位、時間単位、日単位、年単位の生体のリズムをもって変化しているが、これらの一連のプロセスにおいて種々の代償機序が働いて健康な
生命維持機能が保持されている。しかも生体ではこれらの諸因子は合目的にかつ有機的に相互作用を有しながら体系的に応答している。この講義ではこれらの制御機構を論ずるとともに、これらの制御機構の破綻と健康障害との関連を紹介しながら、生活習慣病を予防し、健康維持増進をはかるためのライフスタイルの在り方を明らかにする。

本授業は講義を中心に進め、講義は日本語で行う。 な
お今年度の講義には最新の医学的知識として新型コロ
ナウイルス感染症についても講義する予定である。
The objective of this course is to provide students with thebasic and up-to-date medical knowledge required in numerous
areas of informatics.
The regulatory systems categorized into three types, neural,
humoral and behavioral mechanisms which play an importantrole in maintenance of the homeostasis of the body. These
control systems response and compensate by the second, by theminute, by the hour, by the day or by the year to the internal orexternal stress. The worse lifestyle could induce a breakdown
in these regulatory systems, and cause lifestyle-related diseases
such as hypertension, ischemic heart disease or obesity.
Furthermore, an impairment of regulatory systems involveschanges in physical or mental functions. We will consider theimportance of the lifestyle to keep the body healthy in thislecture.
This is a lecture-centered course.

数理流体力学2 単位
Applied Mathematical Fluid Dynamics
選択 前期前半
担当教員：服部裕司・廣田真

現代の流体工学には力学系の理論、微分幾何学、リー群論、統計力学、高精度数値解法などの数理情報科学的なアイディアが活用されている。流体工学の基礎分野における最先端の研究知識を紹介し、流体工学を例として
非線形科学の諸問題に立ち向かうための研究手法とその発想法を講義する。テーマとして (1) 流れの数理的安定性理論、(2) 統計的流体工学、(3) 高精度数値流体工学を取り上げる。
In modern fluid dynamics various ideas of appliedmathematics including dynamical systems, differential
geometry, Lie groups, statistical mechanics and high-precision
numerical method are utilized. The lecture consists of threesubjects: - Mathematical Aspects of Hydrodynamic Stability Statistical Fluid Dynamics - Computational Fluid Dynamics.
Those who attend the lecture will obtain advanced knowledgesof the fundamental fluid dynamics and other nonlinear sciences.

応用微分方程式論
2 単位
Theory of Differential Equations
選択 前期
担当教員：田中和之

1. 工学，物理，情報等に現れる現象の解明に重要な役割をなす常微分方程式，偏微分方程式，グリーン関数について，基礎概念を理解する．
2. 定積分による２階線形常微分方程式の解法，偏微分方
程式の固有値問題とグリーン関数，グリーン関数の基礎的な性質、スツルム・リウビュルの方程式、ラプラス方
程式、ヘルムホルツ方程式について学ぶ．

－41－

前期課程（専門科目）

3. 微分方程式を工学における種々の問題に応用できるようにする．
1. The differential equations play a very important role inphysics and engineering. In this lecture, sutudents study someordinary differential equations of a complex variable, somepartial differential equations and the method of Green's
function on the basis of the contents studied in theundergraduate course for the differential equations.
2. The main topics are as follows : integral representations ofsolutions for second order ordinary differential equations of acomplex variable, partial differential equations, heat equations,
Laplace's equation, Poisson's equation, the eigenvalue problemof partial differential equations and related Green's function
method and so on.
3. Students study those topics by keeping application toengineering in mind, along with their fundamental concepts.

特別演習
2 単位
Advanced Computer Training
選択担当教員：情報科学研究科教員
計算機環境に馴染み、ワークステーション等を使いこなすことができるようになるため、以下のいずれかの演
習の実地指導をうける。１．Unix および Windows マシ
ン上でのプログラミング言語 C による演習 ２．データの実時間計測、ダイナミクス解析についての演習 ３．
モデリングに関して必要不可欠なツール MATLAB を使
いこなす演習 ４．各種アプリケーションソフトを駆使、データ分析やディジタルメディアによる表現を実践す
る演習 ５．独自のアイディアによる応用システムの構築や運用についての演習 ６．セキュリティシステムやネットワーク環境を、自ら企画・構築して運用するスキルに関わる演習
The aim is to familiarize oneself in the computational
environment of the GSIS, and to be able to utilize theworkstations to its full power. The course consists of taking a
training session in one of the following skills.1. Sessions inUnix and C-Lanuagein Windows machines. 2. Sessions on realtime measurements of data,and analysis on dynamics. 3.
Sessions on MATLAB indispensable in modeling. 4. Sessions
on data analysis and digital media expressions utilizing various
applications. 5. Sessions on original construction of appliedsystems and their management. 6. Sessions on developing
skills for security systems and network environments.

関する基礎を学ぶ．特に，共通鍵暗号および公開鍵暗号
アルゴリズムの構成とその実装について習得し，同実装に対する物理的な攻撃とその防御方法の概略を学ぶ．その上で，次世代暗号アルゴリズムやセキュア計算，ハードウェア認証，電磁波セキュリティ，IoT セキュリティ
といった関連する分野における技術の基礎を習得する．
The objective is to learn the basics for building an
information communication system securely. In this lecture,
we first study the basicsof modern cryptography which is thefundamental technology to construct information security. In
particular, we learn about thealgorithms and implementation ofsymmetric key and public key cryptography. We then learn
about the outline of physical attacks appliedto theimplementation and countermeasures against them. On thatbasis, we learn the related technologies such as nextgenerationcryptography, secure computing technique,hardware authentication, electromagnetic information security,and IoT security.

先端応用データ解析
2 単位
Advanced Applied Data Analysis
選択後期
担当教員：志賀

安全な情報通信システムを構築するための基礎を習得することを目的とする．本講義では，まず，情報セキ
ュリティを支える現代暗号アルゴリズムとその実装に

和範

データ科学に基づいて問題を解決しようとする際において、その学問的基盤としての数理や計算機科学を理解することに加え，実際の問題に応じて研究計画を立て，解析を行う応用技術が必要である．本講義では，データ科学の基礎理論と技術の双方を習得することによりデータ科学に基づく問題解決能力を身に着けることを目的とする．具体的には，ガウス過程回帰，ベイズ最適化法，深層学習法やその応用について理解を深めるために
その前提知識も含めて基礎的な理論や応用手法を紹介する。
In order to solve problems by data science approaches, it isnecessary to have not only knowledges of the mathematical andcomputational science but also practical skills for developing
research plans and conducting analysis according to the
problems. This lecture aims to understand fundamental
theories of some topics described below and to acquire skills tosolve problems by data science approaches. This lecture covers
topics on Gaussian process regression, Bayesian optimizationand deep learning methods. Their applications andbackgrounds for understanding these topics are also introduced.

タフ・サイバーフィジカルＡＩ学
Tough Cyberphysical AI
選択
前期
担当教員：大野

セキュア情報通信システム論
2 単位
Secure Information Communication Systems
選択 後期
担当教員：本間 尚文

元紀・山田

2 単位
和則

身体性をもって実世界で稼働するサイバーフィジカ
ルＡＩの重要性が急速に高まっている。
SDGs や災害などの社会が直面している課題の解決に資するため，システムの頑健性、柔軟性、適応性、広い適－42－

前期課程（専門科目）

用性などを中心課題として、タフなロボティクス、困難
環境で稼働する知能体、その高度化などの先端研究領域に関して、講義，演習，ディスカッションを行う。
The importance of cyberphysical AI that operates in the realworld with embodiment is rapidly growing. In order tocontribute to solving issues that our society faces such as SDGs
and disasters, with the central issues of system robustness,flexibility, adaptability, and wide applicability, this course will
give lectures, exercises, and discussions on advanced researchof tough cyberphysical AI such as tough robotics, intelligence
operating in extreme environments, and their advancement.

－43－

前期課程（専門科目）

情報技術経営論
2 単位Management of Information Technology
選択 前期
担当教員：渡辺 勝幸

時空間統計モデリング基礎
1 単位
Introduction to Time Series and Spatial Modeling
選択 後期集中担当教員：小山 慎介

起業家学。会社の作り方、ゼロから事業はいかにしてつくられるか、起業成功のエッセンスを学ぶことにより、ビジネスで成功する極意を習得し、受講者が修士修了後、社会に出たときに即戦力として活躍できることを目的とする。

本講義では，時空間データに対する統計的モデリングのための基本的な方法を扱う．前半は，部分観測されるシステムダイナミクスを記述する隠れマルコフモデルと状態空間モデルを学ぶ．ベイズモデリングの観点からこれらのモデルを統一的に扱い，数理的側面の解説とともに様々な応用例を紹介する．後半は，連続的な時間や空間上に発生する離散的なイベントを記述する点過程を解説する．本講義では“時間(temporal)”点過程に焦点を当てて，基本事項と代表的なモデルであるポアソン過程
やホークス過程について解説し，時系列解析への応用を紹介する．

Entrepreneurial Studies.
Students will learn how to build a company and the essenceof successful entrepreneurship.
The objective is to prepare students for immediate success.

先端技術の基礎と実践
2 単位Foundation and Practical Development of Advanced Technology
選択 後期
担当教員：山田 和範 他
複数企業の最前線の技術者を講師として招き、これまで学んだことが実世界の問題解決にいかに利用されているか、何が実際の場で必要とされているか、を知ることで日頃の学習の意味づけを行う。具体的には、
１．学部や大学院で学んだ原理や理論がどのように企業の最前線で生かされているかを知る。
２．先端技術の動向や企業の実践レベルで何が問題となっているかを知る。
３．研究者や技術者としての生き方を先輩技術者から学ぶ。
Lecturers are engineers invited from industries. Students
learn how what they have learned so far can be used to solve
real-world problems and what is needed in practical situations,whereby meaningfulness of their daily studies is understood.
1) How the principles and theories learned in undergraduate
and graduate school are applied to the front lines of business.
2) Trends in advanced technology and actual problems thatarise at the corporate level of practice.
3) How to build one's carrier as a researcher or an engineer
learnt from senior engineers.

English Communication
2 単位
選択 前期
担当教員：サム マーチー
The objective of this class is to acquire reading and listening
skills that can help students succeed in various businessenvironments. A strong emphasis will be placed on reading andwriting for the TOEIC test. There will be a strong focus on
new vocabulary acquisition, increased reading fluency, andimproved listening comprehension. Through regular reading
and listening exercises students will improve their business
English.

This course will provide introductory lectures on basic
methodologies of spatio-temporal statistical modeling.
Emphasis will be put on: (i) Hidden Markov models, (ii) statespace models, (iii) point processes. We focus on mathematicalaspects of these models as well as their applications in data
science.

2 単位
Information Technology Fundamental（情報技術基礎）選択 前期集中担当教員：山田 和範 他
本講義では情報処理技術の基本を学ぶ．データベース
に関する初歩的な話題から，どのようにデータをデータベースに貯めるか，また，どのように取り出されるか等の基本的な事項について整理する．また，データを解析する手法やそれらを可視化する方法，ウェブアプリ上に載せる方法についても解説を行う．授業の最後にはデータドリブンな解析手法のひとつである機械学習法の紹介を行う．
Information Technology is the use of computers to store,
retrieve, transmit, and manipulate data, or information. This
course will cover basic IT, what the database is, and how thedata is stored in and retrieved from the database. In order toturn data into useful information, this course will cover data
analysis, and how those information can be presented using
data visualization and WebApp. Also, the course will discuss
about data-driven algorithms which are machine learning thatcurrently revolutionizes the world.

Computer Science Fundamentals
2 単位（コンピュータサイエンス基礎）
選択 後期集中担当教員：山田 和範

他

このコースでは、コンピュータ通信ネットワークの設計と実装における基本的な概念を紹介します。このコースでは、ネットワーク・アーキテクチャの概要、アプリ－44－

前期課程（専門科目）

ケーション、ネットワーク・セキュリティとモビリティに関する特別なトピックを取り上げます。例としては、
主にインターネット・プロトコル・スイートを使用します。授業では、筆記課題、プログラミング課題、ハンズオンラボ（インターネットに接続された PC で実施可能）を行います。
The course introduces fundamental concepts in designingand implementing computer communication networks. Topics
to be covered include network architecture, applications,security, and mobility. Examples will be primarily from theInternet protocol suite. There will be written assignments,
programming assignments, and hands-on lab (that can be doneon any Internet-connected PC).

英語プレゼンテーション
2 単位
English Presentation Intensive Course
選択 前期集中担当教員：Steven John Bretherick
このクラスでは、効果的なプレゼンテーションの必要なテクニックを習得する。 学生は、
1）技術的なトピックに関する約 10 分のプレゼンテーシ
ョンを計画、作成、および提供する。
2）他の人が行ったプレゼンテーションの内容を聞いて、分析して、評価します。
プレゼンテーションを計画するときに視聴者のニーズを考慮する方法と視聴する価値のあるようなアイデ
アに調整することを練習します。 また、ボディランゲー
ジ、アイコンタクト、イントネーションなどの基本的なテクニックも練習します。 さらに、自発的に質問したり、質問に答えたりする練習もあります。
This class will allow students to master the techniques
necessary for giving effective presentations. Successful
students will be able to1) plan, write and deliver an approximately 10-minutepresentation on a technical topic
2) listen to, analyze and evaluate contents of presentations
given by others.
Students will consider needs of their audiences whenplanning and designing a presentation, and practice how torefine ideas to be "worth sharing."
Students will also practice basic techniques such as bodylanguage, eye contact, and intonation. In addition, there will bepractice in spontaneously asking and answering questions.

８０時間以上（２週間以上：実日数１０日以上）のもの
を２単位とする。
Internships in private companies and government agencies
are offered as training opportunities for information sciences.

海外インターンシップ研修
1 又は 2 単位
Internship Abroad
担当教員：情報科学研究科教員
選択 通年集中情報科学の基礎と応用を実践するため，海外の民間企業や行政機関等の組織に一定期間を滞在して実体験・学習する．研修期間が概ね４０時間以上８０時間未満（１
週間以上２週間未満：実日数５日間～９日間）のものを
１単位，８０時間以上（２週間以上：実日数１０日以上）のものを２単位とする。
Internships in private companies and government agencies
from overseas are offered as training opportunities for
information sciences.

情報科学特別講義Ⅰ
1 単位
Special Lecture I on Information Sciences
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

情報科学特別講義Ⅱ
1 単位
Special Lecture II on Information Sciences
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

情報科学特別講義Ⅲ
1 単位
Special Lecture III on Information Sciences
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

情報科学特別講義Ⅳ
1 単位
Special Lecture Ⅳ on Information Science
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

Computer Hardware Fundamentals
選択 前期前半
担当教員：滝沢

インターンシップ研修
1 又は 2 単位
Internship
選択 通年集中担当教員：情報科学研究科教員
情報科学の基礎と応用を実践するため，民間企業や行政機関等の組織に一定期間を滞在して実体験・学習する．
研修期間が概ね４０時間以上８０時間未満（１週間以上
２週間未満：実日数５日間～９日間）のものを１単位，

2 単位
寛之・田中

徹

Both computer architecture and LSI technology will be
lectured for a better understanding of modern computer
systems. The lecture includes
・ Logic design of ALU, memory hierarchy composed of
SRAM, DRAM, NAND Flash, and HDD, and control units
with hard-wired logic and microprogramming.

－45－

前期課程（専門科目）

・Structure of computer systems using processors, memories,
input/output devices as building blocks.
・ High-performance computing mechanisms such as
pipelining and parallel processing.
・ Issues and tradeoffs involved in the design of computer
system architecture with respect to the design of instructionsets.
In addition, research topics on state-of-the-art LSI
technology will be also presented in the lecture.

情報セキュリティ法務経営論
2 単位
Law and Management of Information Security
選択 後期
担当教員：金谷 吉成・樋地
髙谷 将宏

正浩・

変動著しい現代の情報社会において、情報セキュリテ
ィは、様々な面でますます重要になってきている。取り扱う情報の量の増加と質の多様化は、情報セキュリティの技術的な広がりをもたらすと同時に、社会制度や法律との関係においても新たな問題を生じさせている。さらに、組織や社会に情報セキュリティを定着させるには、
経済的合理性や組織マネジメントも不可欠である。本講義は、情報セキュリティ技術を組織の中で利用するために必要な社会的側面を説明できる能力の修得を目的とする。さらに、それを踏まえて情報セキュリティに関する法務の基礎知識と関連法について解説し、さらに、それを踏まえて情報セキュリティを導入し定着させるために必要な経営上の意思決定方法について説明を行う。
A rapid progress of quantity of data and its diversity caused
many legal, social issues to be solved. Information Security
Technology is key idea to solve these problems, and it works
well if it contains suggestions to Business and Society. In thislecture, we will discuss adequate information security available
in real world.

インターネットセキュリティ
2 単位Internet and Information Security
選択 後期集中担当教員：KEENI Glenn Mansfield
インターネットと情報セキュリティは連携して発展してきており，本授業では主要なインターネット技術とそのセキュリティに関する側面について議論する．イン
ターネットは暗黙的なトラストモデルに基づいて動いており，その特徴を知り，セキュリティ上の脆弱性を考えることがこの講義の基本テーマとなる．本授業では，受講生がインターネットの哲学や基盤技術に関する基本的な知識を身に着けると同時に，関連するセキュリテ
ィに関する懸念とその本質について実感できるようになることを目指す．講義の各回では，数あるインターネ
ット技術の中から 1 つをとりあげ，その技術に関連する
セキュリティ上の問題や攻撃について議論するとともに，その背後にある暗黙的なトラストモデルとその脆弱性について考える．技術的な説明はインターネットの仕組みやセキュリティ問題を理解するための最小限なものに留め，できる限り実際の機器を使ったデモンストレーション・ハンズオンと一般的な比喩を併用した直感的な説明を行う．なお，本授業の受講に際し事前知識は要求しないが，ハンズオンを行なうため各自がノートパソ
コンを持参することが望ましい．
Internet and Information (In-)Security have been developingin tandem. In this lecture, the Internet technologies and related
information security aspects are discussed. Students will learn
the philosophy and the basics of Internet technology and will
also develop an insight into the associated security concerns.
The underlying theme will be the weakness of the implicit trustmodel in information networks that is widely used. Eachlecture will focus on one aspect of the Internet, will discuss atleast one related attack, examine the corresponding trust model,
show its vulnerability, and demonstrate how the vulnerability
is utilized in the attack. Also students will gain hands-on
experience during this lecture. There are no pre-requisites forthe lecture. Students are expected to bring their lap-top forhands-on experiments.

サイバー攻撃とその対策実践入門 1 単位
Hands-on introduction to cyber attacks and theircountermeasures
選択 前期集中担当教員： KEENI Glenn Mansfield・
角田 裕・和泉 諭
本授業では，サイバー攻撃の基本的な流れを説明し，グループで実施するシンプルなハンズオンを通して攻撃者の行動とそれに対する対策を理解することを目的とする．
具体的には，様々なプロトコルやアプリケーションが有する脆弱性について確認し，それらの脆弱性が攻撃者による偵察行為や攻撃にどのように利用されるのかを体験し，事前・途中・事後の 3 つの観点から対策を検討
する．
This course is designed to provide a basic understanding ofcyber attacks and corresponding countermeasures throughsimple hands-on experiments.
We look at the weakness of the underlying network andapplications and show how the weaknesses are exploited byattackers. We also discuss the countermeasures for threeepochs: pre-attack, during-attack，and post-attack.

機械学習基礎2 単位
Machine Learning Basics
選択 前期
担当教員：山田ラム

和範・サミー

バラド

このデータ科学コースは、データ科学で使用される基本的な技術とツールについて紹介することを目的とし－46－

前期課程（専門科目）ています。毎週、データ科学のパイプラインから始まり、
ニューラルネットワークや時系列解析などの高度なトピックまで、一つずつトピックをカバーします。それらは洗練されたスライドとわかりやすい Python コードを用いて説明されます。
この学期では、すべてのトピックを網羅できる 1 つの包括的なデータセットを使用します。これにより、学生がデータセットを理解するために多くの時間を費やすことなく、データサイエンスの概念を容易に理解できます。
達成方法：- 講義: 基本的な概念を教え、その後 Python でデモンス
トレーションを行います。
- 授業内演習: 短い実践活動。（主にコードをコピー&ペーストし、変数を変更ぐらい。）- 週次実践コース: 1.5 時間の課題で理解を深めます。

Colab, aiming to acquire practical programming skills.
Students will use this knowledge as a foundation to solve
complex problems related to data science.

This data science course aims to introduce you to theessential techniques and tools used in Data Science. Each week,
we will cover a unique topic, starting from the very basics of
the Data Science pipeline to advanced topics like Neural
Networks and Time-Series Analysis, explained using a
sophisticated slides and easy-to-understand Python codes.
For this semester, we will use a single comprehensive datasetthat could cover all of the topics, to make it easier for students
to understand the concepts of data science, without spending
too much time understanding the dataset.
Methods of Achievement:- Lecture: Basic concepts will be taught, followed by a Python
demonstration.
- In-Class Exercises: Short hands-on activities (no extensive
coding skills required!).
- Weekly Practice Course: 1.5-hour challenges to deepen
your understanding.

In this course, we will delve into data management andengineering techniques using the pandas and NumPy libraries.
Students will learn fundamental operations such as dataloading, cleaning, transformation, and merging, with the aimof acquiring practical skills in data science and engineering.
Each session includes exercises and assignments with real
datasets, emphasizing a balance between theory and practice.

データ科学プログラミング演習
1 単位
Data Science Programming Basics
選択 前期
担当教員：山田 和範・サミー
ラム

バラド

このコースでは、Python の基本文法から始めて、デー
タ型、制御構造、関数、データ構造、モジュール、例外
処理、オブジェクト指向プログラミング、科学計算のための Python まで、幅広くカバーします。全てのセッショ
ンは、Google Colab を通じてインタラクティブな演習を行いながら、実践的なプログラミングスキルの修得を目指します。学生は、これらの知識を基に、データサイエ
ンスに関連する複雑な問題を解決するための基盤を構築します。
The course covers a broad range of topics from Python's
basic grammar to data types, control structures, functions, data
structures, modules, exception handling, object-oriented
programming, and Python for scientific computing. Eachsession is conducted through interactive exercises on Google

データエンジニアリング
1 単位
Data Engineering
選択 前期
担当教員：山田 和範・サミー
ラム

バラド

このコースでは、pandas と NumPy を用いたデータ管理及びエンジニアリングの技術を深めます。データの読み込み、清掃、変換、統合などの基本操作を学び、デー
タサイエンス及びエンジニアリングにおける実践的なスキルを身につけることを目指します。各セッションは、
実際のデータセットを用いた演習と課題で構成され、理論と実践のバランスを重視します。

データ科学トレーニングⅠ
1 単位
Data Science TrainingⅠ
選択 前期
担当教員：山田 和範・サミー
ラム

バラド

本コースは、ディープラーニングと PyTorch の基本か
ら応用までを網羅的に学び、実践することを目的としています。学生は、テンソル操作、ネットワークモデルの設計、トレーニング手法、最適化アルゴリズムの理解、さらには最先端のニューラルネットワークアーキテク
チャに至るまで、深層学習の全体像を掴むことができます。このコースを通じて、実世界の問題に対するディー
プラーニングソリューションの開発能力を養うことを目標とします。
This course aims to provide comprehensive learning andhands-on experience with deep learning, from fundamental
concepts to advanced applications using PyTorch. Students
will gain an understanding of tensor operations, networkarchitecture design, training methodologies, optimization
algorithms, and cutting-edge neural network architectures. The
goal is to equip students with the skills to develop deep learning
solutions for real-world problems.

データ科学トレーニングⅡ
1 単位
Data Science Training II
選択 前期
担当教員：山田 和範－47－

前期課程（専門科目）

チーム単位で実際のビッグデータのハンドリングが必要な疑似プロジェクトに取り組むことで，実際の大規模研究の進め方を学ぶ．受講者は実際の計算およびデータ解析を担当し，計算技術の向上を目指す．本講義は基礎的なプログラミング技能を習得している方を対象とする．受講者はあらかじめ「データエンジニアリング」を受講することを推奨する．
By project-based learning on a team, students will learn how
to handle and analyze big-data. This course is designed forstudents who have experience with computer programming.
Attendees are recommended to take "Data Engineering" before
the attendance to this course.

応用データ科学
2 単位
Applied Data Sciences
選択 後期
担当教員：西羽美他

In addition to numerical analysis and computer science a s theacademic foundations, practically what kind of problem issolved in what way based on the data science is essential. To acquire such a problem-solving ability is the purpose of thiscourse. The course includes an introduction to data science
research of economics, biology and ecology, each of which istaught by the expert l ecturers.

和範

この授業の目的は、英語を母語とせず十分な英語力をもたない学生を対象に、海外で生活や研究するための英語力を身に付けるための学習を行ないます(留学する予定のない方も歓迎します)。それを達成するため、ディスカッションとチームワークなどを通じて英語能力を向上させます。
This course aims at improving English skills in preparation forliving and studying abroad, targeting non-native English
speakers who have the most to gain from more practice(students not planning to study abroad are also welcome).
Various activities, such as discussions and teamwork, will be
conducted to achieve the goal. Classes will be held once per
week in person.

恵美

This lecture focuses on innovation for firms in a systematicsequence. It presents a detailed discussion of innovation andtransformation and delves into strategic topics such as businessmodels and strategic positioning. Appropriate human resource
strategies and the selection and training of human resources tobe implemented will also be discussed. Recommended
textbooks: Innovation and Transformation: Basics,
Implementation and Optimization (Management forProfessionals) Martin Kaschny (No purchase necessary)

Materials Science
2 単位（材料科学）
選択 後期
担当教員：樋口データ科学においては，その学問的基盤としての数理や計算機科学と共に，実際に，データ科学に基づいて，
どのような問題をどのように解くのかが重要である．そのようなデータ科学に基づく問題解決能力を身に着けることが本講義の目的である．本講義は，経済学，生命科学，情報科学のそれぞれの分野の教員がデータ科学の応用の実際について実例を示しながら説明する．

実践データ科学英語
2 単位
Practical English for Data Science
選択 前期
担当教員：山田

Innovation Basic
2 単位（イノーベーション基礎論）
選択 後期
担当教員：湯田秀夫

マテリアルズ・インフォマティクス(MI)は，機械学習な計算機科学の手法を用いて，材料開発の効率化を図る分野や技術であり，材料開発のプロセスを大きく変える画
期的な方法論として期待されている．これは研究者の経験や勘に基づく従来手法に比べて，開発期間の大幅短縮
やコストの低減が期待されるため，世界的に研究が加速している．本講義では，新しい素材の合成や応用に焦点を当てて，バイオマテリアルやスマート材料など，最新の科学的知見と技術動向を学ぶ．物のエレクトロニクス，
医療，エネルギーなどの分野で重要な役割を果たす次世
代材料学をリードする人材の育成を行う．
Materials Informatics (MI) is a field and technology that uses
machine learning and other computer science methods toimprove the efficiency of materials development, and is
expected to be a revolutionary methodology that will
significantly change the materials development process.
Compared to conventional methods based on researchers'
experience and intuition, this is expected to significantly
shorten the development period and reduce costs, and thus
research is accelerating worldwide. In this course, students willlearn the latest scientific knowledge and technological trends
in biomaterials and smart materials, focusing on the synthesis
and application of new materials. The course aims to develop
human resources who will lead next-generation materials
science, which will play an important role in the fields ofelectronics, medicine, energy, and other areas of materials

Ageing2 単位（高齢社会）
選択 後期
担当教員：杉浦元亮・酒谷薫

急速な高齢化が進む現代社会において、個人や社会が取り組むべき課題は医療、介護、住環境など多様である。
本講義では，高齢者の生活品質向上のための施策や技術の導入、コミュニティの形成とサポート体制の構築など－48－

前期課程（専門科目）に焦点を当てて、組織や地域社会として積極的に取り組むべき戦略を学ぶ。異世代間の連携や高齢者のスキル活
用、差別や孤独対策など、包括的かつ持続可能なアプローチによって、新しいな社会構築に向けた洞察を深める．
In rapidly aging society, the issues that individuals andsociety need to address are diverse, including medical care,long-term care, and living environments. In this lecture,
participants will learn strategies that organizations and local
communities should proactively address, focusing on the
introduction of measures and technologies to improve thequality of life of the elderly, and the formation of communities
and support systems. It will provide insights into building a
new society through comprehensive and sustainableapproaches, such as intergenerational cooperation, utilizationof skills of the elderly, and measures to combat discriminationand loneliness.

Social Anthropology of Northeast Asia
2 単位
（東北アジア社会人類学）
選択 前期
担当教員：Delaney Alyne Elizabeth
本講義では，東北アジアの社会人類学の方法と理論を紹介する．主に取り上げるのは，民族誌学，社会 組織，宗教，生業などの社会人類学の古典的なトピックであり，これに加えて現代の傾向や問題も扱う．毎回の授業は主に演習形式で行われ，時折映画を含めることもある．
This course provides an introduction to the methods andtheory of sociocultural anthropology of Northeast Asia. As an
overview, the course presents classic topics of sociocultural
anthropology such as ethnography, social organization,
religion and subsistence with an eye towards contemporary
trends and issues. Course meetings primarily take place inseminar format, but can also include occasional films.

－49－

前期課程（専門科目）

情報基礎数理学ゼミナール
3 単位
Seminar on Mathematical Structures
選択必修
担当教員：全教員
情報基礎数理学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報数理学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of Computer and Information Sciences or outsideof the department, conducts instructions on topics on thefrontier of mathematical structures.

情報基礎科学ゼミナール
3 単位
Seminar on Computer and Information Sciences
選択必修
担当教員：全教員
情報基礎科学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of Computer and Information Sciences or outsideof the department, conducts instructions on topics on thefrontier of the computer and information sciences.

The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes. The actual content is to be
determined by the faculty member in charge

情報基礎科学研修Ａ
3 単位
Advanced Seminar on Computer and Information Sciences A
選択必修
担当教員：全教員
情報基礎科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の修得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
The goal is to acquire the basics and the thought processeson the advanced topics of computer information sciences. The
course involves running a seminar where the members
exchange ideas over research papers written in foreign
languages, first-hand materials and textbooks.

情報基礎科学研修Ｂ
6 単位
Advanced Seminar on Computer and Information Sciences B
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表か
らなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。
The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes. The actual content is to be
determined by the faculty member in charge.

情報基礎数理学研修Ａ
3 単位
Advanced Seminar on Mathematical Structures A
選択必修
担当教員：全教員
情報基礎数理学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の修得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
The goal is to aquire the basics and the thought processes on
the subject of Mathematical Structures. The course involves
running a seminar where the members exchange ideas overresearch papers written in foreign languages, first-handmaterials and textbooks.

情報基礎数理学研修Ｂ
6 単位
Advanced Seminar on Mathematical Structures B
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表か
らなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。

システム情報数理学ゼミナール
3 単位
Seminar on Mathematical System Analysis
選択必修
担当教員：全教員
システム情報数理学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報数理学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of System Information Sciences or outside of thedepartment, conducts instructions on topics on the frontier ofmathematical system analysis.

システム情報科学ゼミナール
3 単位
Seminar on System Information Sciences－50－

前期課程（専門科目）

選択必修

languages, first-hand materials and textbooks.

担当教員：全教員

システム情報科学の各分野における先端的事項に関して、教量が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of System Information Sciences or outside of thedepartment, conducts instructions on topics on the frontier ofthe system information sciences.

システム情報科学研修Ｂ
6 単位
Advanced Seminar on System Information Sciences B
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などからなる、その具体的内容は指導教員からの指示による。
The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes. The actual content is to be
determined by the faculty member in charge.

システム情報数理学研修Ａ
3 単位
Advanced Seminar on Mathematical System Analysis A
選択必修
担当教員：全教員
システム情報数理学に関する専門基礎ならびに思考方法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
The goal is to aquire the basics and the thought processes on
the subject of Mathematical System Analysis. The course
involves running a seminar where the members exchange ideas
over research papers written in foreign languages, first-handmaterials and textbooks.

人間社会情報科学ゼミナールⅠ
3 単位
Seminar on Human-Social Information Sciences I
選択必修
担当教員：全教員
人間社会情報科学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of Human-Social Information Sciences or outsideof the department, conducts instructions on topics on thefrontier of human-social information sciences.

システム情報数理学研修Ｂ
6 単位
Advanced Seminar on Mathematical System Analysis B
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などからなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。
The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes.

システム情報科学研修Ａ
3 単位
Advanced Seminar on System Information Sciences A
選択必修
担当教員：全教員
システム情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
The goal is to acquire the basics and the thought processeson the advanced topics of system information sciences. The
course involves running a seminar where the members
exchange ideas over research papers written in foreign

人間社会情報科学ゼミナールⅡ
3 単位
Seminar on Human-Social Information Sciences II
選択必修
担当教員：全教員
人間社会情報科学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of Human-Social Information Sciences or outsideof the department, conducts instructions on topics on thefrontier of human-social information sciences.

人間社会情報科学ゼミナールⅢ
3 単位
Seminar on Human-Social Information Sciences III
選択必修
担当教員：全教員－51－

人間社会情報科学の言語系分野における先端的事項

前期課程（専門科目）に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し、情報科学の視点から、英語・日本語を中心として、自然言語の各レベルの構造と機能の分析に関する実際的な指導を行う。
In the field of human-social information sciences, a seminaris organized, solely by the faculty member or together withother faculty members of different departments and schools,
where from the viewpoint of information sciences, instructions
are given on topics concerning structures and functions ofdifferent levels of natural language, mainly focusing on
English and Japanese.

make presentations for the research in progress.

人間社会情報科学研修ＢⅠ
6 単位
Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences B I
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などからなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。
The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes. The actual content is to be
decided by the faculty member in charge.

人間社会情報科学研修ＡⅠ
3 単位
Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences A I
選択必修
担当教員：全教員
人間社会情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
The goal is to acquire the basics and the thought processeson the subject of Human-Social Information Sciences. The
course involves running a seminar where the members
exchange ideas over research papers written in foreign
languages, first-hand materials and textbooks.

人間社会情報科学研修ＡⅡ
3 単位
Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences AII
選択必修
担当教員：全教員
人間社会情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の習得を目的とし、外国論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
The goal is to acquire the basics and the thought processeson the subject of Human-Social Information Sciences. The
course involves running a seminar where the members
exchange ideas over research papers written in foreign
languages, first-hand materials and textbooks.

人間社会情報科学研修ＡⅢ
3 単位
Advanced Seminar on Human Social Information Sciences A III
選択必修
担当教員：全教員
人間社会情報科学の言語系分野における専門的基礎知識ならびに思考方法・研究方法の習得を目的として、
英語論文、英語資料、教科書などの輪講を行うとともに、学生による研究経過の発表、討論などを行う。
The goal is to acquire the basics of human-social information
sciences as well as the thought processes and methodology ofthe field. We read academic publications in English, first-handmaterials in English, and textbooks, and ask the students to

人間社会情報科学研修ＢⅡ
6 単位
Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences BII
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などからなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。
The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes. The actual content is to be
decided by the faculty member in charge.

人間社会情報科学研修ＢⅢ
6 単位
Advanced Seminar on Human-Social Information Sciences B III
選択必修
担当教員：全教員
人間社会情報科学の言語系分野に関わる修士論文を作成する過程で必要な英語コーパスからの検索訓練、文献調査、言語資料に関するフィールドワーク、インフォーマント・チェック、言語処理実験、それらについての討論、研究成果の発表などから成り、具体的内容は、指導教員からの指示による。
The course consists of acquiring skills in searching by
English corpus, bibiliographical researches, fieldworks on
language material, informant checks, language processexperiments, debates on those, presentations on the researchoutcome, needed for completing the Master's theses. The
specifics are to be determined by the faculty member in charge.

情報教育リテラシーゼミナール
3 単位
Seminar on Information Literacy and Education Design－52－

前期課程（専門科目）

選択必修
教員

担当教員：情報リテラシープログラム担当

情報教育分野における ICT を活用した教育デザインや教育実践等に関する先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科および関連領域の外部講師と連携してゼミナールを開講し、情報リテラシー教
育に関する高度な教育を行う。
These lectures provide advanced education on information
literacy education, including the design of ICT-based
education and advanced matters related to educational practice.
Seminars will be held in collaboration with faculty members
alone, within the department, other departments, other graduate
schools, and external lecturers in related fields.

情報教育デザイン論Ａ
3 単位
Advanced Seminar on Information Literacy and Education
Design A
選択必修
担当教員：情報リテラシープログラム担当
教員
情報教育分野における ICT を活用した教育デザインや教育実践等に関する専門基礎知識や研究方法の習得、意見交換、研究計画や研究成果のブラッシュアップを目的とした演習であり、関連論文や資料の輪講や発表、受講
生自身の研究の進捗報告、討論などを行う。
In this course, students will acquire basic knowledge andresearch methods related to ICT-based educational design andpractice in the field of information education. The purpose ofthis course is to brush up research plans and results.

情報教育デザイン論Ｂ
6 単位
Advanced Seminar on Information Literacy and Education
Design B
選択必修
担当教員：情報リテラシープログラム担当
教員
修士論文を作成する過程において行う研究課題に関連する一連の研究活動（文献調査、資料収集、実験、討論、研究成果の発表など）からなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。
In this lecture, we will conduct a series of research activities(literature survey, collection of materials, experiments,
discussion, presentation of research results, etc.) related to theresearch topics to be addressed in the process of writing themaster's thesis. Specific details will be provided by thesupervising professor.

情報教育デザイン論プロジェクト研究
Project Study

選択必修
教員

担当教員：情報リテラシープログラム担当

情報教育分野における ICT を活用した情報リテラシー
教育が関連するテーマについて、研究発表、討論、文献
紹介、教育デザインの構築、教育実践などを含む実習・演習を行う。本科目の 6 単位は、前期 2 年の課程修了要件として情報教育デザイン論 B の 6 単位と同等に評価する。ただし、本研修を単位修得する者は、情報教育デザ
イン論 B の単位を同時に修得することはできない。
In this lecture, practical training and exercises including
research presentation, discussion, introduction to literature,
construction of educational design, and educational practicewill be conducted on topics related to ICT-based information
literacy education in the field of information education.
Six credits of this course will be evaluated as equivalent to six
credits of Information Education Design Theory B as arequirement for completing the first two years of the course.
However, students who earn credits for this training cannot
earn credits for Design of Information Education B at the sametime.

応用情報科学ゼミナールⅠ
3 単位
Seminar on Applied Information Sciences I
選択必修
担当教員：全教員
応用情報科学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of Applied Information Sciences or outside of thedepartment, conducts instructions on topics on the frontier ofthe field.

応用情報科学ゼミナールⅡ
3 単位
Seminar on Applied Information Sciences II
選択必修
担当教員：全教員
応用情報科学の各分野における先端的事項に関して、教員が単独あるいは専攻内、他専攻、他研究科の教員と連携してゼミナールを開講し情報科学に関する高度な教育を行う。
The course takes a form of seminar where the faculty
member, solely or together with other faculty members of thedepartment of Applied Information Sciences or outside of thedepartment, conducts instructions on topics on the frontier ofthe field.

6 単位

－53－

前期課程（専門科目）

decided by the faculty member in charge.

応用情報科学研修ＡⅠ
3 単位
Advanced Seminar on Applied Information Sciences A I
選択必修
担当教員：全教員
応用情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の習得を目的とし、外国語論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。

イノベーション創成研修
6 単位
Innovation Oriented Seminar on Mechanical Engineering
選択必修
担当教員：全教員

The goal is to acquire the basics and the thought processeson the subject of Applied Information Sciences. The course
involves running a seminar where the members exchange ideas
over research papers written in foreign languages, first-handmaterials and textbooks.

応用情報科学研修ＡⅡ
3 単位
Advanced Seminar on Applied Information Sciences AII
選択必修
担当教員：全教員
応用情報科学に関する専門基礎知識ならびに思考方法の習得を目的とし、外国語論文、資料、教科書などの輪講、発表、討論を行う。
The goal is to acquire the basics and the thought processeson the subject of Applied Information Sciences. The course
involves running a seminar where the members exchange ideas
over research papers written in foreign languages, first-handmaterials and textbooks.

応用情報科学研修ＢⅠ
6 単位
Advanced Seminar on Applied Information Sciences B I
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などからなる。具体的内容は各指導教員から指示される。
The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes. The actual content is to be
decided by the faculty member in charge.

応用情報科学研修ＢⅡ
6 単位
Advanced Seminar on Applied Information Sciences BII
選択必修
担当教員：全教員
修士論文を作成する過程において行う研究題目に関連する文献調査、討論、演習、実験、研究成果の発表などからなる。具体的内容は各指導教員から指示される。
The course aims to provide opportunities for the student in
the process of completing the Master's thesis in taking parts inresearches, debates, problem sessions, experiments, andpresentations of the thesis themes. The actual content is to be－54－

前期課程（関連科目）（関連科目）
単位

開講
学期
後
期

シ
ス
テ
ム

人
間
社
会

応
用
情
報

Ⅱ

○

○

○

○ 鈴木

顕

全学教育科目

○

○

○

○ 栗林

稔

全学教育科目※2022年度より名称変更

いつみ

全学教育科目※2022年度より名称変更

授業科目
必
修

選
択

前
期

関連科目の扱い
情
報
基
礎

担当教員

備考

機械学習アルゴリズム概論

2

実践的機械学習Ⅰ

2

実践的機械学習Ⅱ

2

Ⅱ

○

○

○

○ 齊藤

データ科学・AI概論

2

Ⅱ

○

○

○

○

三石
長濱

澄

情報教育特別講義（AIをめぐる人間と社会の過去・現
在・未来）

2

Ⅱ

○

○

○

○

鈴木
赤間

潤・大林
怜奈 他

情報教育特別講義（AI・データ科学研究の現場）

2

○

○

○

○

早川
湯田

美徳・大林
恵美・大石

情報教育特別講義（統計数理モデリング）

2

○

○

○

○ 荒木

由布子

全学教育科目

情報教育特別講義（実践的量子ソリューション創出
論）

2

○

○

○

○ 大関

真之

全学教育科目Ⅰ

Ⅰ

Ⅱ

Ⅰ

本研究科教授会において関連科目として認めたもの。

－55－

大・大石

峰暉

武

全学教育科目※2022年度より名称変更
全学教育科目武峰暉

全学教育科目※2022年度より名称変更

掲
載頁

前期課程（関連科目）

授業要旨（関連科目）
機械学習アルゴリズム概論
2 単位
Introduction to algorithms for machine learning
選択 後期
担当教員：鈴木 顕

手を動かしながらシステムを作成し，実データを処理する過程を通じてそのエッセンスを探る．プログラム言語
Python の基本と関連するライブラリの使い方も併せて習得する．

目的：機械学習で使用されるアルゴリズムについて学び，理解を深める．
概要：機械学習は世界的に着目されており，既存のライブラリ等を使用すれば誰でも簡単に機械学習ができるようになりました．では，そのライブラリの中では実際にどのような計算が行われているのでしょう
か？本授業では，機械学習をより良く利用する上で重要な，いくつかのアルゴリズムを学びます．
Object: ： In this course, students will learn about several
algorithms used in machine learning.
Summary ： Machine learning becomes an increasingly
important topic of artificial intelligence. There exist many
machine learning libraries which are used by not only
experts but also beginners. So what kinds of algorithms are
actually performed in that library? In this course, students
will learn several algorithms that are important for making
better use of machine learning.

実践的機械学習Ⅰ
2 単位
Practical Machine Learning I
選択 前期
担当教員：栗林稔「人工知能」を支える基盤技術の一つである機械学習について学ぶ．
線形分類器やサポートベクトルマシン，決定木，ニューラルネットワークなどについて，サンプルコードを動かしながらその動作を確認し，プログラムの処理の流れを理解できるようにする．
The purpose of this course is to study Machine Learning, an
important sub-area of Artificial Intelligence.
This course is designed to help students understand somekey technologies such as linear classifiers, support vector
machines, decision trees and neural networks, through theprocess of running sample codes and developing Python
programs.

実践的機械学習Ⅱ
2 単位
Practical Machine Learning II
選択 後期
担当教員：齊藤

いつみ「人工知能」を支える基盤技術の一つである機械学習について学ぶ．
クラスタリング，深層学習，強化学習などについて，

The purpose of this course is to study Machine Learning, an
important sub-area of Artificial Intelligence. This course isdesigned to help students understand some key technologies
such as clustering, deep-learning, and reinforcement learning,
through the process of applying them for actual data anddeveloping Systems.

データ科学・AI 概論
2 単位
Introduction to Data Science and Artificial Intelligence
選択 後期
担当教員：三石 大、大石 峰暉
本授業科目の目的は、大量のデータから価値ある情報を抽出し、活用するためのデータ科学や AI の知識と技術の基礎を修得することにある。
近年、社会の様々な場面で大規模なデータが蓄積・流通されており、それらを安全かつ有効に公共の福祉や社会活動に役立てられる見識と能力が、現代的なリテラシーとして求められている。
すなわち、文系・理系を問わず全ての学生が、基礎的な統計学を理解するとともに、プログラミング環境を含む
計算機科学の様々な成果を適切に活用し、データから目的の情報を抽出するためのデータ科学・AI の知識と技術を修得することが求められている。
そこで本授業科目では、データ科学や機械学習、AI の分
野で標準的なプログラミング言語の 1 つである Python を利用した実習を交えながら、具体的なデータ処理方法について実践的に学ぶ。
The purpose of this course is to acquire basic knowledge andskills in data science and AI to extract and utilize valuable
information from huge data.
In recent years, huge-scale data has been accumulated anddistributed in various scenes of society, and insights andabilities to use them safely and effectively for public welfare
and social activities are required as modern literacy.
Therefore, all students, regardless of humanities or science, areexpected to understand basic statistics and to acquire
knowledge and skills in data science and AI in order to extract
the intended information from such data by utilizing various
achievements in computer science, including programming
environments.
In this course, you learn actual data processing methodology
practically using the Python, which became one of the standard
programming languages in the field of data science, machinelearning and AI.

－56－

前期課程（関連科目）

データ科学・AI 概論
2 単位
Introduction to Data Science and Artificial Intelligence
選択 後期
担当教員：長濱 澄

AI・データ科学研究の現場
2 単位
選択 前期
担当教員：早川 美徳・大林
湯田 恵美・大石 峰暉

データ駆動型社会におけるデータ利活用の状況を理解すると共に、データ活用にあたって必要となる法令や倫理、数学や統計学の基本事項を振り返りつつ、標準的なソフトウェアやツール（表計算ソフトや R、 一部
Python 等を想定）を用いた実習を交えながら、具体的なデータ処理を体験的に学ぶ。また、様々な分析手法の紹介、ならびにデータ分析の注意事項や発展事項にも触れ、応用場面でさらにデータを活用できるよう準備を行う。

データ科学・AI が活用されている「現場」を目の当たりにすることで、それらの威力と課題を体感してもらう。
「現場」とは、まさにデータが生成／観測され、計算され、実世界の課題が解かれていく場を目撃することである。その経験を通して、データ科学・AI の重要性を理解する。

In addition to understanding the status of data utilization ina data-driven society, we will review the laws and regulations,ethics, and basic mathematics and statistics required for datautilization. Students learn concrete data processing throughhands-on practice using standard software and tools (assuming
spreadsheet software, R, and Python, etc.). They also learn
various statistical analysis methods as well as notes on theanalysis so that they can prepare for further use of the data inapplication situations.

AI をめぐる人間と社会の過去・現在・未来
2 単位
Past, present, and future of humanity and our society with AI
選択 後期
担当教員：鈴木 潤・大林 武・
赤間 怜奈 他
AI は今日のテクノロジーの結実した姿である。一方で、それを知能の一つの現れであると考えたとき、そこに至る道筋はずっと昔から続いてきた人々の思索の歴史に連なる。従って、AI は、その能力やスピードやスケールの超越性において、人間や社会や法や、我々を取り巻く定まったかにみえる認識に揺さぶりをかけ、変容させずにはおかない。本講義では、AI の歴史や仕組みに加えて、AI がどのようにヒトの知性や意識に対する考え方や社会のあり方に影響を及ぼすかについて考察するための補助線を提供する。これにより、われわれ一人一人が AIと共存する社会を冷静に分析し意思決定することのできるマインドを醸成する。
AI is one of the most advanced achievements oftechnological development so far. On the other hand, when we
consider it to be a manifestation of intelligence, the pathleading to AI is linked to the history of people's thoughts thathave continued since long ago. Therefore, AI should change
and transform established thoughts concerning humans,society, and law in its transcendental capabilities, speed, andscale. In this lecture, in addition to the history and mechanismof AI, we will provide guidelines to consider how AI affects
the way people think about intelligence and consciousness andthe way society is. This will foster a mind that allows you toanalyze and make a decision thoughtfully about the society
where AI coexists.

武・

By witnessing the "on-site" where data science and AI are
utilized, the students will experience their power andchallenges. In the "on-site," the students will see the on-sitewhere data is generated/observed, computed, and utilized tosolve real-world problems. Through this experience, thestudents will understand the importance of data science and AI.

統計数理モデリング
2 単位
Modeling in Statistical Mathematics
選択 後期
担当教員：荒木 由布子
データ科学・AI の核となる統計数理モデルは，不確実性を有するデータから有効に情報を抽出し，様々な分野で問題解決に用いられる. 本授業科目の目的は，主に予測と関連性の説明を目的とした統計数理モデルについて，理論と実践の両面から学び，理解することにある．
Modeling in Statistical Mathematics, which is the core ofdata science and AI, is used to extract effective informationfrom data with variation and to solve problems in various fields.
The purpose of this course is to learn and understand several
modeling in statistical mathematics from both theoretical andpractical techniques for applying models to data.

実践的量子ソリューション創出論
2 単位
選択 前期
担当教員：大関 真之
量子コンピューティング技術をはじめとした先端技術を社会実装する実践的講義と演習を実施する。
特に仙台市からの協力により地元企業の抱える課題について受講者のグループワークで探求、深掘りし、その解決を試みる。

－57－

後期課程（各専攻共通）

後期課程（各専攻共通）

令和６年度（2024 年度）後期課程授業科目表及び授業要旨○ 修了要件の単位数は１０単位です。そのうち専門科目を８単位以上修得してください。
別表第２（後期課程）（各専攻共通）
授業科目

単

位

必
修

選
択

開 講
学 期
前 後
期 期

担当教員

備考

専門科目
博士基盤研修2

全教員

博士専門研修A

2

全教員

博士専門研修B

4

全教員

博士ゼミナール

2

全教員

情報教育デザイン特別ゼミナール
Ⅰ

2

全教員

博士論文特別ゼミナールⅠ

2

全教員

博士論文特別ゼミナールⅡ

4

全教員

情報教育デザイン特別ゼミナール
Ⅱ

2

先進セミナーⅠ

1

先進セミナーⅡ

1

データ科学チャレンジ2

データ科学特別研修

3

情報リテラシー教育プロ
グラム履修者を除き必修

情報リテラシー教育プロ
グラム履修者は左記の科
目が必修

全教員

山田和範

集中講義

関連科目
情報基礎科学特別講義

1

システム情報科学特別講義

1

人間社会情報科学特別講義

1

応用情報科学特別講義

1

Advanced Topics in Neuroscience

2

国内インターンシップ研修Ⅰ

1

講義を実施する場合は
Web ページで周知します。

（未定）

－58－

後期課程（各専攻共通）
後期課程（各専攻共通）

国内インターンシップ研修Ⅱ

2

国際インターンシップ研修Ⅰ

1

国際インターンシップ研修Ⅱ

2

その他本研究科教授会において関連科目として認めたもの。

－59－

後期課程（各専攻共通）

授業要旨（各専攻共通）
博士基盤研修2 単位
Fundamental Doctor Course Seminar
必修
担当教員：全教員
博士専門研修 A、同 B を開始するための学力と博士課
程後期 3 年の課程で行う研究に関する基礎知識の習得を目的とする。講義の履修、文献調査、討論、演習、実験からなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。
The goal is to complete the preparations for starting theDoctoral Specialization Internship A and B and to acquire thebackground knowledge for the third year of the second stage
doctoral program. The course consists of lecture courses,
bibliographical researches, debates, problem sessions,experiments. The specifics of the course is determined anddirected by the doctoral adviser.

博士専門研修Ａ
2 単位
Doctor Course Seminar A
必修
担当教員：全教員
研究遂行能力と研究発表能力の養成を目的とする。指
導教員の指導のもと研究を遂行し、その研究成果を、指導教員及び関連の教授が参加する共同ゼミナール、学会等で講演者として口頭発表することが単位取得の要件である。
The goal is to acquire the ability to execute research projects,
and to make presentations of the original results in thoseresearches. Each student is required to carry out the researchunder the supervision of the dissertation adviser, and to present
orally the results of the original research projects in seminars
or conferences organized by the dissertation adviser or faculty
members associated with the projects.

博士専門研修Ｂ
4 単位
Doctor Course Seminar B
必修
担当教員：全教員

submitted research plan in the dissertation defense organizedby the GSIS. The research plan is to include the background,the preceding literature on related research and the unresolved
issues, the purpose, the scheme, the methodology, the state of
preparations, the academic and social implications of theresearch once the proposed plan is executed, the record of
publications, the list of references.

博士ゼミナール
2 単位
Advanced Doctor Course Seminar
選択担当教員：全教員
研究指導能力の養成を目的とする。次の 2 項目のいず
れかに主体的に参加することが単位取得の要件である。
ａ．大学院ゼミナール、講演会等での幅広い分野の発表に対して、討論に加わり、適切な質疑を行う。
ｂ．卒業論文や修士論文の作成において、指導教員の研究指導をサポートする。
The goal is to develop the ability to give instructions on how
to conduct research. In order to earn the credit for the course,
the student is required to participate in one of the following two
forms of activities. a. to be part of discussions and Q&A
sessions in graduate seminars and lectures over a wide range of
topics. b. to take on supportive roles in completing seniortheses and Doctoral theses.

情報教育デザイン特別ゼミナールⅠ
2 単位
Fundamental Seminar on Information Literacy and Education
Design I
必修（情報リテラシープログラム履修者）
担当教員：
情報リテラシープログラム担当教員
博士論文特別ゼミナールＩ、同 II を開始するための学
力と博士課程後期 3 年の課程で行う研究に関する基礎知識の習得を目的とする。情報リテラシー教育に関連する講義の履修、文献調査、討論、演習、実験、授業実践、社会活動等からなり、その具体的内容は指導教員からの指示による。

研究企画遂行能力の養成を目的として、博士課程後期
3 年の課程で行う研究について、研究の背景、従来の研究とその問題点、研究目的、研究計画、研究方法、準備状況、研究目的達成時の学術的又は社会的意義、当該学生の発表文献、参考文献等をまとめ博士学位論文作成計
画書を専攻長に提出し、博士学位論文作成計画書に基づく研究成果を、原則として、本研究科主催の博士後期課
程発表会にて発表を行うことが単位取得の要件である。

With the goal of getting special dissertation seminar I and II
started in mind, the course aims to develop skills and bodies ofbackground knowledge needed to execute the research projects
concerning the dissertation. The course consists of attending
lectures, bibliographical research, debate, problem sessions,experiments, classroom teaching experience, social activities,
where the specifics are to be directed by the academic adviser.

The goal is to develop the ability to plan and to executeresearch projects. In particular, the student is to submit a
research plan to the Dean of the GSIS and to make apresentation of the dissertation put together according to the

博士論文特別ゼミナールⅠ
2 単位
Doctoral Seminar on Information Literacy and Education Design I
必修（情報リテラシープログラム履修者）
担当教員：

－60－

後期課程（各専攻共通）

情報リテラシープログラム担当教員

指導をサポートする。

情報リテラシー教育に関連する研究遂行能力と研究
発表能力の養成を目的とする。指導教員の指導のもと研究を遂行し、その研究成果を、指導教員および関連の教員が参加する共同ゼミナール、学会等で講演者として口頭発表することが単位取得の要件である。

The objective of the course is to develop the ability to
execute research plans and to make presentations of theoutcome of the research. In order to earn the credit for thecourse, the student is required to participate in one of thefollowing two forms of activities. a. to be part of discussions
and Q&A sessions in graduate seminars and lectures over awide range of topics. b. to take on supportive roles incompleting senior theses and Doctoral theses.

The objective of the course is to develop the ability to
execute research plans and to make presentations of theoutcome of the research. The credit is earned once the student
carries out the research, and makes oral presentations of theendeavor in seminars or conferences the academic supervisors
take part in.

博士論文特別ゼミナールⅡ
4 単位
Doctoral Seminar on Information Literacy and Education Design II
必修（情報リテラシープログラム履修者）
担当教員：
情報リテラシープログラム担当教員
情報リテラシー教育に関連する研究の企画遂行能力の養成を目的として、博士課程後期 3 年の課程で行う研究に関する研究の背景、従来の研究とその問題点、研究
目的、研究計画、研究方法、準備状況、研究目的達成時の学術的又は社会的意義、当該学生の発表文献、参考文
献等をまとめた博士学位論文作成計画書を専攻長に提出し、博士学位論文作成計画書に基づく研究成果を、学外者が参加する学会、研究集会等で講演者として口頭発表することが単位取得の要件である。
The course aims to develop the ability to plan and to executeresearch plans related to the field of information literacy. In
particular, the student is to submit a research plan to the Deanof the GSIS and to make a presentation of the dissertation put
together according to the submitted research plan in thedissertation defense organized by the GSIS. The research plan
is to include the background, the preceding literature on related
research and the unresolved issues, the purpose, the scheme,
the methodology, the state of preparations, the academic andsocial implications of the research once the proposed plan is
executed, the record of publications, the list of references.

情報教育デザイン特別ゼミナールⅡ
2 単位
Advanced Doctoral Seminar on Information Literacy and
Education Design II
選択（情報リテラシープログラム履修者）
担当教員：
情報リテラシープログラム担当教員
情報リテラシー教育に関連する研究指導能力の養成を目的とする。次の 2 項目のいずれかに主体的に参加することが単位取得の要件である。
a. 大学院ゼミナール、講演会等での幅広い分野の発表に対して、討論に加わり、適切な質疑を行う。
b. 卒業論文や修士論文の作成において、指導教員の研究

先進セミナーⅠ
1 単位
Advanced Seminar I
選択
データ科学に関連する学術会議や研究集会に参加してデータ科学研究に関する理解を深める．
The students participate in academic conferences related todata science to deepen understanding of data science research.

先進セミナーⅡ
1 単位
Advanced Seminar II
選択
データ科学に関連する学術会議や研究集会に参加してデータ科学研究に関する理解を深める．
The students participate in academic conferences related todata science to deepen understanding of data science research.

データ科学チャレンジ（前期）Data Science Challenge
選択担当教員： 山田 和範

2 単位

チーム単位で実際のビッグデータのハンドリングが必要な疑似プロジェクトに取り組むことで，実際の大規模研究の進め方を学ぶ．受講者は実際の計算およびデータ解析を担当し，計算技術の向上を目指す．本講義は基礎的なプログラミング技能を習得している方を対象とする．受講者はあらかじめ「データエンジニアリング（旧名：データ科学トレーニングキャンプ I ）」を受講することを推奨する．
By project-based learning on a team, students will learn how
to handle and analyze big-data. This course is designed forstudents who have experience with computer programming.
Attendees are recommended to take "Data Science Training
Camp I" before the attendance to this course.

データ科学特別研修 3 単位
Data Science Special Training
選択

－61－

後期課程（各専攻共通）

海外の連携機関に留学して共同研究を行う．滞在期間は原則 6 か月．
Studying at overseas partner institutions and conduct joint
research. The period of stay is six months in principle.

情報基礎科学特別講義
1 単位
Special Lecture on Information Sciences
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

システム情報科学特別講義
1 単位
Special Lecture on System Information Sciences
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

人間社会情報科学特別講義
1 単位
Special Lecture on Human-Social Information Sciences
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

応用情報科学特別講義
1 単位
Special Lecture on System Information Sciences
選択（講義を実施する場合は Web ページで周知します。）

Advanced Topics in Neuroscience
選択担当教員：（未定）（今年度は開講しません。）

国内インターンシップ研修Ⅰ
Domestic Internship I
選択

2 単位

researches thorough the exposure to how the industry is run on
the daily basis. A report is required to be submitted to theinstitution where the internship is held and to the faculty
member in charge. The credit for the course is granted when
the faculty member acknowledge research-and-development
activity for 40-80 hours in total.

国内インターンシップ研修Ⅱ
Domestic Internship II
選択

１週間～３ヶ月程度、日本国内の研修機関、研究開発
機関、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研修を行う。本研修を通して、大学における研究を研
究開発現場や社会で実践する方法を習得すると共に、企業における計画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、
グループ協調作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指導教員にレポートを提出する。80 時間以上の研究開発活動を行ったことを指導教員が認定した場合に、単位を認める。
For the period spanning from one week to three months, thecourse load involves a domestic internship relating to
information sciences at training institutions, research-anddevelopment labs, companies, public institutions, NPO's
located within Japan, and so on. Through the internship, thestudent is to experience the practical applications of academic
researches thorough the exposure to how the industry is run on
the daily basis. A report is required to be submitted to theinstitution where the internship is held and to the faculty
member in charge. The credit for the course is granted when
the faculty member acknowledge research-and-development
activity for more than 80 hours in total.

国際インターンシップ研修Ⅰ
International Internship I
選択

1 単位

１週間～３ヶ月程度、日本国内の研修機関、研究開発
機関、企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研修を行う。本研修を通して、大学における研究を研
究開発現場や社会で実践する方法を習得すると共に、企業における計画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、
グループ協調作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指導教員にレポートを提出する。40 時間以上 80
時間未満の研究開発活動を行ったことを指導教員が認定した場合に、単位を認める。
For the period spanning from one week to three months, thecourse load involves a domestic internship relating to
information sciences at training institutions, research-anddevelopment labs, companies, public institutions, NPO's
located within Japan, and so on. Through the internship, thestudent is to experience the practical applications of academic

2 単位

1 単位

１週間～３ヶ月程度、海外の研修機関、研究開発部門、
企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研修を行う。本研修を通して、大学における研究を研究開発
現場や社会で実践する方法を習得すると共に、企業における計画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、グループ協調作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指導教員にレポートを提出する。40 時間以上 80 時
間未満の研究開発活動を行ったことを指導教員が認定した場合に、単位を認める。
For the period spanning from one week to three months, thecourse load involves an internship relating to information
sciences at training institutions, research-and-development
labs, companies, public institutions, NPO's overseas, and so on.
Through the internship, the student is to experience thepractical applications of academic researches thorough the－62－

後期課程（各専攻共通）

exposure to how the industry is run on the daily basis. A report
is required to be submitted to the institution where theinternship is held and to the faculty member in charge. The
credit for the course is granted when the faculty member
acknowledge research-and-development activity for 40-80
hours in total.

国際インターンシップ研修Ⅱ
International Internship II
選択

2 単位

１週間～３ヶ月程度、海外の研修機関、研究開発部門、
企業、公共機関、ＮＰＯ等で情報科学に関する実地研修を行う。本研修を通して、大学における研究を研究開発
現場や社会で実践する方法を習得すると共に、企業における計画、調査研究、製品開発、製造、品質管理、グループ協調作業等を実地に体験、理解する。研修者は研修先と指導教員にレポートを提出する。80 時間以上の研究開発活動を行ったことを指導教員が認定した場合に、単位を認める。
For the period spanning from one week to three months, thecourse load involves an internship relating to information
sciences at training institutions, research-and-development
labs, companies, public institutions, NPO's overseas, and so on.
Through the internship, the student is to experience thepractical applications of academic researches thorough theexposure to how the industry is run on the daily basis. A report
is required to be submitted to the institution where theinternship is held and to the faculty member in charge. The
credit for the course is granted when the faculty member
acknowledge research-and-development activity for more than
80 hours in total.

－63－

情報科学研究科授業科目単位の計算方法に関する申合せ

情報科学研究科授業科目単位の計算方法に関する申合せ

情報科学研究科授業科目単位の計算方法に関する申合せ
令和5年12月14日 教授会 制定
１ 情報科学研究科において開設する授業科目の単位の計算方法は、1単位の授業科目を45時間の学修を必要とする内容をもって構成し、次のとおりとする。
一 講義及び演習については、15時間から30時間までの範囲の時間の授業をもって1単位とする。
二 実験、実習及び実技については、30時間から45時間までの範囲の時間の授業をもって1単位とする。
三 一の授業科目について、講義、演習、実験、実習又は実技のうち二以上の方法の併用により行う場合は、その組み合わせに応じ、前二号に規定する基準を考慮した時間の授業をもって1単位とする。
２ 前項の規定にかかわらず、卒業論文、卒業研究、卒業制作及び学位論文等に係る授業科目については、これらの学修の成果を評価して単位を授与することが適切と認められる場合には、これらに必要な学修を考慮して、単位数を定めるものとする。
附 則
この申合せは、令和6年4月1日から施行する。

－64－

大学院共通科目
大学院共通科目

大学院共通科目東北大学大学院では、あらゆる境界を越え、創造的で活力のある研究者・高度専門人材を育成する
ため、深い教養の涵養、現代的社会課題の学修、移転可能スキルの修得を図ることを目的として、「大
学院共通科目」を開設しています。
大学院共通科目は、「修士課程、前期２年の課程及び専門職学位課程（修士課程等）」向け科目、「後期３年の課程、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程（博士課程等）」向け科目を開設します。
履修登録方法は科目によって異なりますので、ウェブサイト
（https://pgd.tohoku.ac.jp/rpc/subjects.html）を確認してください。
【令和６年度開講 大学院共通科目】
科目名

単位数

知的財産セミナー
融合領域研究合同講義
大学教授法開発論
学際研究特別講義 I
学際研究特別講義 II
学際研究特別研修 I
学際研究特別研修 II
学際研究特別研修 III
学際研究特別研修 IV
学際フロンティア特別研修
博士リテラシーの基礎
博士インターンシップ研修
再生可能エネルギー・バイオマス循環
多文化理解 PBL 特別演習
キャリア・スキル開発特別演習
修士インターンシップ・キャリア実習 A
修士インターンシップ・キャリア実習 B
グローバル・コミュニケーション協働演習
国際教育演習教養教育院特別講義 A
教養教育院特別講義 B
教養教育院特別演習

2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
2
1～2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2

対象課程
修士課程等
修士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
博士課程等
修士課程等，博士課程等
修士課程等，博士課程等
修士課程等，博士課程等
修士課程等
修士課程等
修士課程等，博士課程等
修士課程等，博士課程等
修士課程等，博士課程等
修士課程等，博士課程等
修士課程等，博士課程等研究科横断科目
大学院学生に対する共通性の高い科目の履修機会拡大のため、 大学院共通科目と同様に各研究科で開講する科目で、共通性が高く、他研究科学生の履修を推奨する科目を「研究科横断科目」として取りまとめました。
開講科目はウェブサイト（https://pgd.tohoku.ac.jp/rpc/subjects.html）を確認してください。

－65－

科目ナンバリング

「科目ナンバリング」について「科目ナンバリング」について
科目ナンバリングは、教育課程の体系が容易に理解できるように、科目間の連携や科目内
容の難易を表す番号をつけ、教育課程の構造を分かりやすく明示する仕組みです。
本学における科目ナンバリングは次の構成とします。
年度毎に付番するのではなく、原則として授業科目に固定したものとします。ただし、授業科目の大きな見直し等があった場合は、再付番することがあります。

１．科目ナンバリングコード：
Ａ

ＢＣ

①

②

-（ﾊｲﾌﾝ） ＤＥＦ
③

１

２３

Ｇ

④

⑤

⑥

２．コードの意味：①授業開設部局②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野④レベル・性格⑤分類番号⑥授業で使用する言語

３．コード表：①部局コード一覧【アルファベット 1 文字】
学籍番号の 3 桁目の学部・研究科等の所属を表すアルファベットと同一とし、「全学教育科目」及び「教職科目」は重複しないアルファベットを割り振る。

学部・研究科等

部局
コード

学部・研究科等

部局
コード

文学部・文学研究科

L

国際文化研究科K

教育学部・教育学研究科

P

情報科学研究科I

法学部・法学研究科

J

生命科学研究科

B

経済学部・経済学研究科

E

環境科学研究科G

理学部・理学研究科

S

医工学研究科W

医学部・医学系研究科

M

全学教育科目Z

歯学部・歯学研究科

D

教職科目

Q

薬学部・薬学研究科

Y

工学部・工学研究科

T

農学部・農学研究科

A－67－

「科目ナンバリング」について②学科・専攻コード一覧【アルファベット 2 文字】※情報科学研究科のみ記載
研究科

専攻
コード

専攻

専攻等の指定が無いもの（研究科共通科目）

情報科学

AL

情報基礎科学
Computer and Mathematical Sciences
システム情報科学
System Information Sciences
人間社会情報科学
Human-Social Information Sciences
応用情報科学
Applied Information Sciences

CO
SY
HU
AI

③学問分野コード【アルファベット 3 文字】
次ページ以降「科目ナンバリング」一覧表の学問分野コード名に記載のとおり④レベル・性格コード一覧【数字 1 桁】※大学院関係のみ記載
課程
大学院（修士・専門職）
大学院（博士）

レベル・性格コード

基礎的な内容の科目、研究科共通科目

5

発展的な内容の科目、研究指導科目

6

専門的な科目

7

視野拡大のための科目（学際的、総論的なもの）

8

レベル分け等が困難な科目（海外留学、インターンシップ関連科目等）

9⑤分類番号【数字 2 桁】

⑥使用言語コード一覧【アルファベット 1 文字】
その授業科目で使用する言語を次のとおり付番する。
使用言語

コード

日本語

J

英語

E

英語以外の外国語

F

2 カ国語以上

B－68－

「科目ナンバリング」について

前期課程 共通基盤科目 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
情報法律制度論
情報倫理学
学際情報科学論
人文情報科学概論
アカデミック・ライティング

単科目ナンバリング
位
③ ④ ⑤
数 ① ②
2 I AL - OIN 5 01
2 I AL - OIN 5 02
2 I AL - OIN 5 03
2 I AL - OIN 5 04
2 I AL - ENG 7 01

－69－

学問分野コード名⑥
B 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
B 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
E 外国語教育英語

「科目ナンバリング」について

前期課程 情報基礎科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
都市交通データサイエンス
計算数理科学
数値解析学Ⅰ
情報基礎科学としての数理情報学
ゲーム理論
ミクロ社会経済システム論
経済物理学
知能集積システム学
English Communication
英語プレゼンテーション
実践データ科学英語
コミュニケーション論
人工知能基礎学
ブレインファンクション集積学
バイオメカトロニクス
自然言語処理学
コンピュータビジョン
知能制御システム学
音情報科学
情報コンテンツ学
宇宙ロボティクス
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
形態論分析
情報基礎数理学Ｉ
情報基礎数理学Ⅱａ
情報数学基礎演習
離散数学
統計的モデリング
システム情報数理学Ｉａ
システム情報数理学Ｉｂ
システム情報数理学Ⅱ
Topics in Mathematics
システム制御工学Ⅰ
インターンシップ研修
海外インターンシップ研修
情報基礎数理学Ⅳ
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ
情報科学特別講義Ⅳ
情報セキュリティ法務経営論

単科目ナンバリング
位
③ ④ ⑤
数 ① ②
2 I CO - CIE 6 01
2 I CO - COS 6 01
2 I CO - COS 6 02
2 I CO - COS 6 03
2 I CO - ECO 6 01
2 I CO - ECO 6 02
2 I CO - ECO 6 03
2 I CO - ELE 6 01
2 I CO - ENG 6 01
2 I CO - ENG 6 02
2 I CO - ENG 6 03
2 I CO - FRI 6 01
2 I CO - FRI 6 02
2 I CO - FRI 6 03
2 I CO - FRI 6 05
2 I CO - FRI 6 06
2 I CO - FRI 6 07
2 I CO - FRI 6 08
2 I CO - FRI 6 09
2 I CO - FRI 6 10
2 I CO - FRI 6 11
2 I CO - LIN 6 01
2 I CO - LIN 6 02
2 I CO - LIN 6 03
2 I CO - LIN 6 04
2 I CO - LIN 6 05
2 I CO - LIN 6 06
2 I CO - LIN 6 07
2 I CO - MAT 6 01
2 I CO - MAT 6 02
2 I CO - MAT 6 04
2 I CO - MAT 6 05
2 I CO - MAT 6 06
2 I CO - MAT 6 07
2 I CO - MAT 6 08
2 I CO - MAT 6 09
2 I CO - MAT 6 11
2 I CO - MEE 6 01

1又
は2
1又
は2

2
2
1
1
1
1
2

学問分野コード名⑥
J 工学土木工学
J 総合理工計算科学
E 総合理工計算科学
J 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 電気電子工学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
E 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
E 数物系科学数学
E 工学機械工学

I

CO - OAR 901

J その他その他

I

CO - OAR 902

J その他その他

I
I
I
I
I
I
I

CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO

－70－

- OCO
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN

6 01 B 複合領域複合領域一般
6 01 J 情報学情報学一般
6 03 J 情報学情報学一般
6 04 J 情報学情報学一般
6 05 J 情報学情報学一般
6 06 J 情報学情報学一般
6 08 J 情報学情報学一般

「科目ナンバリング」について

授業科目
イノベーション創成研修
情報技術経営論
機械学習基礎
データ科学プログラミング演習
データエンジニアリング
データ科学トレーニングⅠ
データ科学トレーニングⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
知能システム科学
高次視覚情報処理論
高信頼システム
計算機構論
ソフトウェア基礎科学
アーキテクチャ学
高性能計算論
物理フラクチュオマティクス論
応用微分方程式論
応用知能ソフトウェア学
情報ネットワーク論
暗号プロトコル論
時系列解析論Computer Hardware Fundamentals
インターネットセキュリティ
情報基礎科学ゼミナール
情報基礎科学研修A
情報基礎科学研修B
アルゴリズム論
サイバー攻撃とその対策実践入門
社会経済ネットワーク分析
応用流体力学
セキュア情報通信システム論
情報基礎数理学Ⅱｂ
情報論理学
暗号理論
情報システム評価学
時空間統計モデリング基礎
情報基礎数理学特選
システム情報数理学特選
Information Technology
Fundamental
Computer Science Fundamentals
情報基礎数理学ゼミナール
情報基礎数理学研修A
情報基礎数理学研修B
情報メディア教育論
先端応用データ解析
タフ・サイバーフィジカルAI学
Innovation Basic（イノーベーショ
ン基礎論）
Materials Science（材料科学）
Ageing（高齢社会）

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
6 09
I
CO
OIN
6
2 I CO - OIN 6 10
2 I CO - OIN 6 11
1 I CO - OIN 6 12
1 I CO - OIN 6 13
1 I CO - OIN 6 14
1 I CO - OIN 6 15
2 I CO - OIN 6 16
2 I CO - PHI 6 01
2 I CO - PHI 6 02
2 I CO - PIN 6 01
2 I CO - PIN 6 02
2 I CO - PIN 6 03
2 I CO - PIN 6 05
2 I CO - PIN 6 07
2 I CO - PIN 6 08
2 I CO - PIN 6 09
2 I CO - PIN 6 11
2 I CO - PIN 6 12
2 I CO - PIN 6 13
2 I CO - PIN 6 14
2 I CO - PIN 6 17
2 I CO - PIN 6 15
2 I CO - PIN 6 16
2 I CO - PIN 6 19
3 I CO - PIN 6 20
3 I CO - PIN 6 21
6 I CO - PIN 6 22
2 I CO - PIN 6 23
1 I CO - PIN 6 24
2 I CO - PIN 6 25
2 I CO - PIN 6 26
2 I CO - PIN 6 27
2 I CO - PRI 6 01
2 I CO - PRI 6 02
2 I CO - PRI 6 03
2 I CO - PRI 6 04
1 I CO - PRI 6 06
2 I CO - PRI 6 07
2 I CO - PRI 6 08

学問分野コード名⑥
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 人文学哲学
J 人文学哲学
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
B 情報学情報学基礎
E 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎

2I

CO - PRI

6

09 E 情報学情報学基礎

2
3
3
6
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I

CO
CO
CO
CO
CO
CO
CO

6
6
6
6
6
6
6

10 E 情報学情報学基礎
11 J 情報学情報学基礎
12 J 情報学情報学基礎
13 J 情報学情報学基礎
01 J 複合領域科学教育・教育工学
02 J 複合領域科学教育・教育工学
03 J 複合領域科学教育・教育工学

2ICO - OIN 6

17 E 情報学情報学一般

2
2

I
I

CO - OIN 6
CO - OIN 6

18 E 情報学情報学一般
19 E 情報学情報学一般

-

－71－

PRI
PRI
PRI
PRI
SCT
SCT
SCT

「科目ナンバリング」について

授業科目
Social Anthropology of Northeast
Asia（東北アジア社会人類学）

単
科目ナンバリング位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥2I

CO - OIN 6－72－

学問分野コード名

20 E 情報学情報学一般

「科目ナンバリング」について

前期課程 システム情報科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
都市交通データサイエンス
計算数理科学
数値解析学Ⅰ
情報基礎科学としての数理情報学
ゲーム理論
ミクロ社会経済システム論
経済物理学
知能集積システム学
English Communication
英語プレゼンテーション
実践データ科学英語
情報生物学
人工知能基礎学
コミュニケーション論
生命情報システム科学
健康情報学
バイオメカトロニクス
自然言語処理学
コンピュータビジョン
知能制御システム学
音情報科学
情報コンテンツ学
人間－ロボット情報学
宇宙ロボティクス
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
形態論分析
システム情報数理学Ｉａ
システム情報数理学Ｉｂ
システム情報数理学Ⅱ
統計的モデリング
情報基礎数理学Ｉ
情報基礎数理学Ⅱa
離散数学
情報数学基礎演習
Topics in Mathematics
システム制御工学Ⅰ
インターンシップ研修
海外インターンシップ研修
情報基礎数理学Ⅳ
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
I
SY
CIE
6 01
2
2 I SY - COS 6 01
2 I SY - COS 6 02
2 I SY - COS 6 03
2 I SY - ECO 6 01
2 I SY - ECO 6 02
2 I SY - ECO 6 03
2 I SY - ELE 6 01
2 I SY - ENG 6 01
2 I SY - ENG 6 02
2 I SY - ENG 6 03
2 I SY - FRI 6 01
2 I SY - FRI 6 02
2 I SY - FRI 6 03
2 I SY - FRI 6 04
2 I SY - FRI 6 06
2 I SY - FRI 6 08
2 I SY - FRI 6 09
2 I SY - FRI 6 10
2 I SY - FRI 6 11
2 I SY - FRI 6 12
2 I SY - FRI 6 13
2 I SY - FRI 6 14
2 I SY - FRI 6 15
2 I SY - LIN 6 01
2 I SY - LIN 6 02
2 I SY - LIN 6 03
2 I SY - LIN 6 04
2 I SY - LIN 6 05
2 I SY - LIN 6 06
2 I SY - LIN 6 07
2 I SY - MAT 6 01
2 I SY - MAT 6 02
2 I SY - MAT 6 03
2 I SY - MAT 6 04
2 I SY - MAT 6 06
2 I SY - MAT 6 07
2 I SY - MAT 6 09
2 I SY - MAT 6 10
2 I SY - MAT 6 11
2 I SY - MEE 6 01

1又
は2
1又
は2

2
2
1
1

学問分野コード名⑥
J 工学土木工学
J 総合理工計算科学
E 総合理工計算科学
J 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 工学電気電子工学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
E 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 人文学言語学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
J 数物系科学数学
E 数物系科学数学
E 工学機械工学

I

SY - OAR 901

J その他その他

I

SY - OAR 902

J その他その他

I
I
I
I

SY
SY
SY
SY

01 B 複合領域複合領域一般
01 J 情報学情報学一般
03 J 情報学情報学一般
04 J 情報学情報学一般

－73－

- OCO
- OIN
- OIN
- OIN

6
6
6
6

「科目ナンバリング」について

授業科目
情報科学特別講義Ⅲ
情報科学特別講義Ⅳ
情報セキュリティ法務経営論
イノベーション創成研修
情報技術経営論
機械学習基礎
データ科学プログラミング演習
データエンジニアリング
データ科学トレーニングⅠ
データ科学トレーニングⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
アルゴリズム論
知能システム科学
高次視覚情報処理論
情報ストレージシステム科学
計算機構論
ソフトウェア基礎科学
アーキテクチャ学
高性能計算論
物理フラクチュオマティクス論
情報通信技術論
応用知能ソフトウェア学
情報ネットワーク論
暗号プロトコル論
高信頼システム
Computer Hardware Fundamentals
インターネットセキュリティ
システム情報科学ゼミナール
システム情報科学研修A
システム情報科学研修B
応用微分方程式
サイバー攻撃とその対策実践入門
社会経済ネットワーク分析
応用流体力学
セキュア情報通信システム論
情報論理学
システム情報数理学特選
情報基礎数理学特選
情報システム評価学
情報基礎数理学Ⅱb
暗号理論
時空間統計モデリング基礎
Information Technology
Fundamental
Computer Science Fundamentals
システム情報数理学ゼミナール
システム情報数理学研修A
システム情報数理学研修B
情報メディア教育論
先端応用データ解析
タフ・サイバーフィジカルAI学

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
I
SY
OIN
6 05
1
1 I SY - OIN 6 06
2 I SY - OIN 6 08
6 I SY - OIN 6 09
2 I SY - OIN 6 10
2 I SY - OIN 6 11
1 I SY - OIN 6 12
1 I SY - OIN 6 13
1 I SY - OIN 6 16
1 I SY - OIN 6 14
2 I SY - OIN 6 15
2 I SY - PHI 6 01
2 I SY - PHI 6 02
2 I SY - PIN 6 01
2 I SY - PIN 6 02
2 I SY - PIN 6 03
2 I SY - PIN 6 04
2 I SY - PIN 6 07
2 I SY - PIN 6 08
2 I SY - PIN 6 09
2 I SY - PIN 6 10
2 I SY - PIN 6 11
2 I SY - PIN 6 12
2 I SY - PIN 6 13
2 I SY - PIN 6 14
2 I SY - PIN 6 16
2 I SY - PIN 6 15
2 I SY - PIN 6 17
2 I SY - PIN 6 20
3 I SY - PIN 6 21
3 I SY - PIN 6 22
6 I SY - PIN 6 23
2 I SY - PIN 6 24
1 I SY - PIN 6 25
2 I SY - PIN 6 26
2 I SY - PIN 6 27
2 I SY - PIN 6 28
2 I SY - PRI 6 01
2 I SY - PRI 6 02
2 I SY - PRI 6 03
2 I SY - PRI 6 04
2 I SY - PRI 6 06
2 I SY - PRI 6 07
1 I SY - PRI 6 08

学問分野コード名⑥
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 人文学哲学
J 人文学哲学
B 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
E 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎
B 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎

2

I

SY - PRI

6

09 E 情報学情報学基礎

2
3
3
6
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I

SY
SY
SY
SY
SY
SY
SY

6
6
6
6
6
6
6

10 E 情報学情報学基礎
11 J 情報学情報学基礎
12 J 情報学情報学基礎
13 J 情報学情報学基礎
01 J 複合領域科学教育・教育工学
02 J 複合領域科学教育・教育工学
03 J 複合領域科学教育・教育工学

－74－

-

PRI
PRI
PRI
PRI
SCT
SCT
SCT

「科目ナンバリング」について

授業科目
Innovation Basic（イノーベーショ
ン基礎論）
Materials Science（材料科学）
Ageing（高齢社会）
Social Anthropology of Northeast
Asia（東北アジア社会人類学）

単
科目ナンバリング位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥

学問分野コード名

2

I

SY - OIN

6

17 E 情報学情報学一般

2
2

I
I

SY - OINSY - OIN

6
6

18 E 情報学情報学一般
19 E 情報学情報学一般

2

I

SY - OIN

6

20 E 情報学情報学一般－75－

「科目ナンバリング」について

前期課程 人間社会情報科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
空間情報解析
交通システム分析
計量行動分析
プロジェクト評価論
社会制度論
数理都市解析
都市景観論
都市交通データサイエンス
数値解析学Ⅰ
情報基礎科学としての数理情報学
地域社会論
ミクロ社会経済システム論
空間経済学
都市経済学
ゲーム理論
計量システム分析
マクロ社会経済システム論
市民社会論
経済物理学
英語プレゼンテーション
English Communication
実践データ科学英語
生命情報システム科学
健康情報学
自然言語処理学
人工知能基礎学
応用経済数学
人間社会情報科学ゼミナールⅠ
人間社会情報科学ゼミナールⅡ
人間社会情報科学研修AⅠ
人間社会情報科学研修AⅡ
人間社会情報科学研修BⅠ
人間社会情報科学研修BⅡ
認知情報学
Cognitive Science of Higher
Mental Functions
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
形態論分析
人間社会情報科学ゼミナールⅢ
人間社会情報科学研修AⅢ
人間社会情報科学研修BⅢ
統計的モデリングインターンシップ研修

単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
2 I HU - CIE 6 01
2 I HU - CIE 6 02
2 I HU - CIE 6 03
2 I HU - CIE 6 04
2 I HU - CIE 6 06
2 I HU - CIE 6 07
2 I HU - CIE 6 08
2 I HU - CIE 6 09
2 I HU - COS 6 01
2 I HU - COS 6 02
2 I HU - ECO 6 01
2 I HU - ECO 6 02
2 I HU - ECO 6 03
2 I HU - ECO 6 04
2 I HU - ECO 6 05
2 I HU - ECO 6 06
2 I HU - ECO 6 07
2 I HU - ECO 6 08
2 I HU - ECO 6 09
2 I HU - ENG 6 01
2 I HU - ENG 6 02
2 I HU - ENG 6 03
2 I HU - FRI 6 01
2 I HU - FRI 6 02
2 I HU - FRI 6 03
2 I HU - FRI 6 04
2 I HU - HUI 6 02
3 I HU - HUI 6 03
3 I HU - HUI 6 04
3 I HU - HUI 6 05
3 I HU - HUI 6 06
6 I HU - HUI 6 07
6 I HU - HUI 6 08
2 I HU - HUI 6 09

学問分野コード名⑥
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
J 工学土木工学
E 総合理工計算科学
J 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
B 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学

2

I HU - HUI 6

10 E 情報学人間情報学

2
2
2
2
2
2
2
3
3
6
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
01

J
J
J
J
J
J
J
J
J
J
J

I HU - OAR 901

J その他その他

1又
は2

HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU

- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- MAT

－76－

人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
数物系科学数学

「科目ナンバリング」について

授業科目
海外インターンシップ研修
物語メディア論
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ
情報科学特別講義Ⅳ
情報セキュリティ法務経営論
情報技術経営論
機械学習基礎
データ科学プログラミング演習
データエンジニアリング
データ科学トレーニングⅠ
データ科学トレーニングⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
高信頼システム
Computer Hardware Fundamentals
インターネットセキュリティ
サイバー攻撃とその対策実践入門
社会経済ネットワーク分析
セキュア情報通信システム論
時系列解析論デジタルデモクラシー論
比較政治理論
政治意識論
政治学方法論
暗号理論
時空間統計モデリング基礎
Information Technology
Fundamental
Computer Science Fundamentals
学習心理情報学
認知機構論
社会心理情報学
情報メディア教育論
情報リテラシー実習Ａ
情報リテラシー実習Ｂ
情報教育リテラシーゼミナール
情報教育デザイン論Ａ
情報教育デザイン論Ｂ
情報教育デザイン論プロジェクト研
究フィールドワーク実習
社会構造変動論
フィールドワーク論
インタビュー・データ解析
メディア・コミュニケーション論
先端応用データ解析
タフ・サイバーフィジカルAI学
Innovation Basic（イノーベーション基礎論）

単科目ナンバリング位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥

1又は2

学問分野コード名I HU - OAR 902

J その他その他

2
2
1
1
1
1
2
2
2
1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
1

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

- OHU
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- PHI
- PHI
- PIN
- PIN
- PIN
- PIN
- PIN
- PIN
- PIN
- POL
- POL
- POL
- POL
- PRI
- PRI

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

01
02
03
04
05
06
08
09
10
11
12
15
13
14
01
02
01
02
03
04
05
06
07
01
02
03
04
01
02

J 人文学人文学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 人文学哲学
J 人文学哲学
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 社会科学政治学
J 社会科学政治学
J 社会科学政治学
J 社会科学政治学
B 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎

2

I HU - PRI

6

03 E 情報学情報学基礎

2
2
2
2
2
2
2
3
3
6

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

04 E 情報学情報学基礎
01 J 社会科学心理学
02 J 社会科学心理学
03 J 社会科学心理学
01 J 複合領域科学教育・教育工学
02 J 複合領域科学教育・教育工学
03 J 複合領域科学教育・教育工学
05 J 複合領域科学教育・教育工学
06 J 複合領域科学教育・教育工学
07 J 複合領域科学教育・教育工学

6

I HU - SCT 6

08

J 複合領域科学教育・教育工学

2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I

SOC
SOC
SOC
SOC
SOC
SCT
SCT

6
6
6
6
6
6
6

01
02
03
04
05
09
10

J
J
J
J
J
J
J

2

I HU - OIN

6

16 E 情報学情報学一般

HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU
HU

－77－

-

PRI
PSY
PSY
PSY
SCT
SCT
SCT
SCT
SCT
SCT

社会科学社会学
社会科学社会学
社会科学社会学
社会科学社会学
社会科学社会学
複合領域科学教育・教育工学
複合領域科学教育・教育工学

「科目ナンバリング」について

授業科目
Materials Science（材料科学）
Ageing（高齢社会）
Social Anthropology of Northeast
Asia（東北アジア社会人類学）

単
科目ナンバリング
学問分野コード名位
数 ① ②③ ④ ⑤ ⑥2 I HU - OIN 6 17 E 情報学情報学一般
2 I HU - OIN 6 18 E 情報学情報学一般
2

I HU - OIN

－78－

6

19 E 情報学情報学一般

「科目ナンバリング」について

前期課程 応用情報科学専攻 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
計量行動分析
都市交通データサイエンス
数値解析学Ⅰ
情報基礎科学としての数理情報学
ミクロ社会経済システム論
経済物理学
English Communication
英語プレゼンテーション
実践データ科学英語
生命情報システム科学
ブレインファンクション集積学
健康情報学
情報生物学
バイオメカトロニクス
人間－ロボット情報学
情報コンテンツ学
コンピュータビジョン
音情報科学
自然言語処理学
人工知能基礎学
認知情報学
人間哲学情報論
Cognitive Science of Higher
Mental Functions
言語テキスト解析論
コミュニケーション表現分析
現代文法理論
意味構造分析
言語構造論
統語構造分析
形態論分析
システム情報数理学Ｉａ
システム情報数理学Ｉｂ
統計的モデリングインターンシップ研修
海外インターンシップ研修
情報基礎数理学Ⅳ
先端技術の基礎と実践
情報科学特別講義Ⅰ
情報科学特別講義Ⅱ
情報科学特別講義Ⅲ
情報科学特別講義Ⅳ
特別演習
情報セキュリティ法務経営論
イノベーション創成研修
情報技術経営論
機械学習基礎単科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
2 I AI - CIE 6 01
2 I AI - CIE 6 02
2 I AI - COS 6 01
2 I AI - COS 6 02
2 I AI - ECO 6 01
2 I AI - ECO 6 02
2 I AI - ENG 6 01
2 I AI - ENG 6 02
2 I AI - ENG 6 03
2 I AI - FRI 6 01
2 I AI - FRI 6 03
2 I AI - FRI 6 04
2 I AI - FRI 6 07
2 I AI - FRI 6 09
2 I AI - FRI 6 10
2 I AI - FRI 6 11
2 I AI - FRI 6 12
2 I AI - FRI 6 13
2 I AI - FRI 6 14
2 I AI - FRI 6 15
2 I AI - HUI 6 01
2 I AI - HUI 6 02

学問分野コード名⑥
J 工学土木工学
J 工学土木工学
E 総合理工計算科学
J 総合理工計算科学
J 社会科学経済学
J 社会科学経済学
E 外国語教育英語
E 外国語教育英語
B 外国語教育英語
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
B 情報学情報学フロンティア
J 情報学情報学フロンティア
J 情報学人間情報学
J 情報学人間情報学

2IAI - HUI 6

03 E 情報学人間情報学

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

01
02
03
04
05
06
07
01
02
03

J
J
J
J
J
J
J
J
J
J

I

AI - OAR 901

J その他その他

I

AI - OAR 902

J その他その他

I
I
I
I
I
I
I
I
I
I
I

AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI
AI

01 B 複合領域複合領域一般
02 J 情報学情報学一般
03 J 情報学情報学一般
04 J 情報学情報学一般
05 J 情報学情報学一般
06 J 情報学情報学一般
07 J 情報学情報学一般
09 J 情報学情報学一般
10 J 情報学情報学一般
11 J 情報学情報学一般
12 J 情報学情報学一般

1又
は2
1又
は2

2
2
1
1
1
1
2
2
6
2
2

－79－

- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- LIN
- MAT
- MAT
- MAT

- OCO
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN
- OIN

6
6
6
6
6
6
6
6
6
6
6

人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
人文学言語学
数物系科学数学
数物系科学数学
数物系科学数学

「科目ナンバリング」について

授業科目
データ科学プログラミング演習
データエンジニアリング
データ科学トレーニングⅠ
データ科学トレーニングⅡ
応用データ科学
人間・自然関係論
クリティカル・シンキング
物理フラクチュオマティクス論
情報通信技術論
応用知能ソフトウェア学
情報ネットワーク論
暗号プロトコル論
数理流体力学
アルゴリズム論
高次視覚情報処理論
高信頼システム
計算機構論
応用微分方程式論
時系列解析論Computer Hardware Fundamentals
インターネットセキュリティ
応用情報科学ゼミナールⅠ
応用情報科学ゼミナールⅡ
応用情報科学研修AⅠ
応用情報科学研修AⅡ
応用情報科学研修BⅠ
応用情報科学研修BⅡ
サイバー攻撃とその対策実践入門
社会経済ネットワーク分析
セキュア情報通信システム論
暗号理論
時空間統計モデリング基礎
Information Technology
Fundamental
Computer Science Fundamentals
学習心理情報学
社会心理情報学
情報メディア教育論
先端応用データ解析
タフ・サイバーフィジカルAI学
Innovation Basic（イノーベーショ
ン基礎論）
Materials Science（材料科学）
Ageing（高齢社会）
Social Anthropology of Northeast
Asia（東北アジア社会人類学）

単
科目ナンバリング
位
数 ① ②
③ ④ ⑤
1 I AI - OIN 6 13
1 I AI - OIN 6 14
1 I AI - OIN 6 17
1 I AI - OIN 6 15
2 I AI - OIN 6 16
2 I AI - PHI 6 01
2 I AI - PHI 6 02
2 I AI - PIN 6 01
2 I AI - PIN 6 02
2 I AI - PIN 6 03
2 I AI - PIN 6 04
2 I AI - PIN 6 25
2 I AI - PIN 6 05
2 I AI - PIN 6 06
2 I AI - PIN 6 07
2 I AI - PIN 6 08
2 I AI - PIN 6 09
2 I AI - PIN 6 10
2 I AI - PIN 6 11
2 I AI - PIN 6 12
2 I AI - PIN 6 15
3 I AI - PIN 6 16
3 I AI - PIN 6 17
3 I AI - PIN 6 18
3 I AI - PIN 6 19
6 I AI - PIN 6 20
6 I AI - PIN 6 21
1 I AI - PIN 6 22
2 I AI - PIN 6 23
2 I AI - PIN 6 24
2 I AI - PRI 6 01
1 I AI - PRI 6 02

学問分野コード名⑥
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 情報学情報学一般
J 人文学哲学
J 人文学哲学
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
E 情報学計算基盤
J 情報学計算基盤
B 情報学情報学基礎
J 情報学情報学基礎

2I

AI - PRI

6

03 E 情報学情報学基礎

2
2
2
2
2
2

I
I
I
I
I
I

AI
AI
AI
AI
AI
AI

PRI
PSY
PSY
SCT
SCT
SCT

6
6
6
6
6
6

04 E 情報学情報学基礎
01 J 社会科学心理学
02 J 社会科学心理学
01 J 複合領域科学教育・教育工学
02 J 複合領域科学教育・教育工学
03 J 複合領域科学教育・教育工学

2I

AI - OIN

6

17 E 情報学情報学一般

2
2

I
I

AI - OIN
AI - OIN

6
6

18 E 情報学情報学一般
19 E 情報学情報学一般

2I

AI - OIN

6

20 E 情報学情報学一般

-

－80－

「科目ナンバリング」について

後期課程 科目ナンバリング①授業開設部局 ②学科・専攻（全学教育科目等は、科目類・群）③学問分野 ④レベル・性格 ⑤分類番号 ⑥使用言語
授業科目
博士基盤研修博士専門研修A
博士専門研修B
博士ゼミナール
情報教育デザイン特別ゼミナールⅠ
博士論文特別ゼミナールⅠ
博士論文特別ゼミナールⅡ
情報教育デザイン特別ゼミナールⅡ
先進セミナーⅠ
先進セミナーⅡ
データ科学チャレンジ
データ科学特別研修
情報基礎科学特別講義
システム情報科学特別講義
人間社会情報科学特別講義
応用情報科学特別講義
Advanced Topics in Neuroscience
国内インターンシップ研修Ⅰ
国内インターンシップ研修Ⅱ
国際インターンシップ研修Ⅰ
国際インターンシップ研修Ⅱ

単科目ナンバリング
学問分野コード名位③ ④ ⑤ ⑥
数 ① ②
2 I AL - OIN 7 01 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 02 J 情報学情報学一般
4 I AL - OIN 7 03 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 04 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 05 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 06 J 情報学情報学一般
4 I AL - OIN 7 07 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 08 J 情報学情報学一般
1 I AL - OIN 7 09 J 情報学情報学一般
1 I AL - OIN 7 10 J 情報学情報学一般
2 I AL - OIN 7 11 J 情報学情報学一般
3 I AL - OIN 7 12 J 情報学情報学一般
1 I CO - OIN 7 01 J 情報学情報学一般
1 I SY - OIN 7 01 J 情報学情報学一般
1 I HU - OIN 7 01 J 情報学情報学一般
1 I AI - OIN 7 01 J 情報学情報学一般
2 I AL - FRI 7 01 E 情報学情報学フロンティア
1 I AL - OAR 9 01 J その他その他
2 I AL - OAR 9 02 J その他その他
1 I AL - OAR 9 03 J その他その他
2 I AL - OAR 9 04 J その他その他－81－

履修を推奨するコースの説明（前期課程）

情報数学コース
システムデザインコース
ソフトウェアコース
タフサイバーフィジカルAIコース
情報リテラシー教育コース
空間情報科学コース
メディカルバイオサイエンスコース
グローバルスキル育成コース
Information Technology and Science Course

履修を推奨するコースの説明

履修を推奨するコースの説明
１．概要
学際性とともに専門性を高めるために、専攻横断的な授業科目で構成したコースカリキュラムを設置しています。各コースの修了要件を満たした学生には「コース修了証」を授与します。複数のコースを同時に履修することも可能です。コースの修了認定にあたり事前登録は必要なく、前期課程の在学中で修了要件を満たした時点、または前期課程修了時に、「コース修了証」を交付します。申請は教務係窓口で受け付けます。

２．各コースの目標〈情報数学コース〉（１）情報科学の各分野の基盤となる数学の能力を養い、論理的な思考能力を身につける。
（２）数学の情報科学への応用を行う力を培い、情報科学における広い視野を習得する。
〈システムデザインコース〉（１）システムの設計や開発に重要となる計算機科学の基礎知識を取得し、情報科学の俯瞰的な視点を得る。
（２）安全で信頼できるシステムを構築するための基礎理論と実社会へ応用したシステムデザイ
ン技術を習得する。
〈ソフトウェアコース〉（１）基盤ソフトウェアの設計開発に必要な素養として、アルゴリズムやプログラム理論など理論計算機科学の系統的な理解と論理的思考能力を身につける。
（２）計算や情報通信に関するシステムレベルの知識から応用ソフトウェアまでの幅広い知識を習得する。
〈タフサイバーフィジカル AI コース〉
（１）数理工学の高い専門性をもち、問題解決や問題設定ができる人材を育成する。
（２）数理モデル・物理モデルの導出と実験・数値シミュレーションにもとづく検証ができる能力を養う。
（３）心理学・論理学・脳科学の素養にもとづいたコンピュータシステム、ロボティクスシステ
ム、または人工知能システムの設計・評価の理論と技術を習得する。
〈情報リテラシー教育コース〉（１）情報科学が関連する多様な学問領域に優れた見識をもち、適切な場面で活用できる。
（２）情報を収集、整理、統合、解釈することで、そこに意味を見出し価値づけることができる。
（３）情報を正確かつ効率的に表現し、様々な手段や方法を用いて発信できる。
（４）情報科学が関連する、実社会において直面する種々の問題に対する正確な知識をもち、適切に対処し行動できる。
※「情報リテラシー教育プログラム」については、学生便覧 95 ページを参照。

－83－

履修を推奨するコースの説明〈空間情報科学コース〉
空間情報を扱って問題設定から解決までを行える能力を習得するために、空間情報に関する下記の 3 つのサブコースを設定する。
（Ａ）空間情報計測・解析に関するもの：空間情報を取得から解析までに携わるための知識と能力を習得する。
（Ｂ）交通システム解析に関するもの：交通現象解析に携わるための知識と能力を習得する。
（Ｃ）空間経済分析に関するもの：空間経済分析に携わるための知識と能力を習得する。
〈メディカルバイオサイエンスコース〉（１）生命の仕組みを理解した上で情報科学的な解析を行える能力を習得する。
（２）大量の生命情報を効率よく扱えるように、コンピュータのハード、ソフトの両面に関する幅広い知識を習得する。
（３）メディカルバイオ情報に特有な個人情報の取扱いについて学び、倫理観を持って情報を扱う能力を習得する。
〈グローバルスキル育成コース〉
本コースは、以下の（１）および（２）を目的とする分野横断的なコースである。
（１）専門分野が工学・数学であれ人文社会科学であれ、国際機関での活躍を目指す人材が共通に持つべき素養(論理的思考力・統計学の知識・人文科学と自然科学の教養)を習得する。
（２）国際機関での職務遂行に必要な英語読解能力と、英語でのプレゼンテーションに必要な高度な英語運用能力を身につける。
〈Info rmation Techn ology and S cienc e Cour se〉（１）英語講義を通して英語 4 技能を向上させる。
（２）国際共修環境を通してコミュニケーションの手法を体得し、国際的な交流経験を深める。

３．修了要件についての注意
本研究科前期課程の修了要件は、共通基盤科目 4 単位以上、専門科目 16 単位以上、関連科目を加えて計 30 単位以上です。コース修了証は各コースの修了要件を満たせば授与されますが、それだけで本研究科前期課程の修了要件を満たしたことにはなりません。

－84－

情報数学コース

情報数学コース（１）情報科学の各分野の基盤となる数学の能力を養い、論理的な思考能力を身につける。
（２）数学の情報科学への応用を行う力を培い、情報科学における広い視野を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目 6 単位以上を含む計 12 単位以上を修得

コース指定科目

選択区分

各専攻の専門科目（参考）
情報基礎
システム
人間社会
応用情報
科学
情報科学
情報科学
科学
〇
〇

離散数学

★

統計的モデリング★

〇〇

情報数学基礎演習★

〇〇

アルゴリズム論★

〇〇

情報システム評価学★

〇〇

コンピュータビジョン

★

〇

〇

〇

応用微分方程式論

★

〇

〇

〇

数値解析学 I★

〇〇

物理フラクチュオマティクス論

★

〇

〇

ゲーム理論

★

〇

〇

情報基礎数理学 I〇〇

情報基礎数理学 IIa〇〇

情報基礎数理学 IIb〇〇

情報基礎数理学 IV〇〇

情報基礎数理学特選〇〇

システム情報数理学 Ia

〇

〇

〇

システム情報数理学 Ib

〇

〇

〇

システム情報数理学 II〇〇

システム情報数理学特選〇〇

Topics in Mathematics

〇

〇

暗号理論

〇

〇

ソフトウェア基礎科学〇〇

計算数理科学〇〇

システム制御工学Ⅰ〇〇

知能システム科学〇〇

数理都市解析

〇

〇
〇

〇

〇
〇

〇

〇

〇

○

〇

ブレインファンクション集積学〇

応用知能ソフトウェア学〇〇

時空間統計モデリング基礎

〇

〇

〇

〇

社会経済ネットワーク分析

〇

〇

〇

〇

－85－

〇
〇

システムデザインコース

システムデザインコース（１）システムの設計や開発に重要となる計算機科学の基礎知識を取得し、情報科学の俯瞰的な視点を得る。
（２）安全で信頼できるシステムを構築するための基礎理論と実社会へ応用したシステムデザイ
ン技術を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目 4 単位以上を含む計 14 単位以上を修得

コース指定科目

選択区分

各専攻の専門科目（参考）
システム
人間社会
応用情報
情報科学
情報科学
科学
〇
〇

計算機構論

★

情報基礎
科学
〇

暗号理論

★

〇

〇

〇

〇

高信頼システム

★

〇

〇

〇

〇

認知情報学

★

〇

〇

ソフトウェア基礎科学〇〇

プロジェクト評価論

〇

音情報科学

〇

〇

〇

高次視覚情報処理論〇〇〇

情報システム評価学〇〇

情報通信技術論〇

知能集積システム学〇〇

知能制御システム学〇〇

高性能計算論

〇

〇

－86－

〇

ソフトウェアコース

ソフトウェアコース（１）基盤ソフトウェアの設計開発に必要な素養として、アルゴリズムやプログラム理論など
理論計算機科学の系統的な理解と論理的思考能力を身につける。
（２）計算や情報通信に関するシステムレベルの知識から応用ソフトウェアまでの幅広い知識を習得する。
修了要件）コース指定科目から、区分 I の科目 4 単位以上、区分 II の科目 4 単位以上を含む計 14
単位以上修得コース指定科目

選択区分

各専攻の専門科目（参考）
システム
人間社会
応用情報
情報科学
情報科学
科学
〇
〇

アルゴリズム論

I

情報基礎
科学
〇

情報システム評価学

I〇〇

知能システム科学

I

〇

〇

情報論理学

I

〇

〇

ソフトウェア基礎科学

I

〇

〇

計算機構論

II

〇

〇

高性能計算論II〇〇

情報通信技術論

II

コミュニケーション論

II

〇

〇

情報技術経営論

II

〇

〇

〇

〇

暗号理論

II

〇

〇

〇

〇

計算数理科学II〇〇

応用知能ソフトウェア学

II

〇

〇

生命情報システム科学II

先端技術の基礎と実践

II

〇

〇

〇

－87－

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

タフサイバーフィジカルＡＩコース

タフサイバーフィジカル AI コース（１）数理工学の高い専門性をもち、問題解決や問題設定ができる人材を育成する。
（２）数理モデル・物理モデルの導出と実験・数値シミュレーションにもとづく検証ができる能力を養う。
（３）心理学・論理学・脳科学の素養にもとづいたコンピュータシステム、ロボティクスシステ
ム、または人工知能システムの設計・評価の理論と技術を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目 6 単位以上を含む計 14 単位以上を修得

コース指定科目

選択区分

各専攻の専門科目（参考）
システム
人間社会
応用情報
情報科学
情報科学
科学
〇

知能システム科学

★

情報基礎
科学
〇

コンピュータビジョン

★

〇

〇

知能制御システム学★

〇〇

応用知能ソフトウェア学

★

〇

〇

〇

音情報科学

★

〇

〇

〇

人間―ロボット情報学

★

〇

〇

計算数理科学★

〇〇アーキテクチャ学★

〇〇

高性能計算論★

〇〇

数理流体力学★

応用流体力学

★

〇

〇
〇

〇

認知情報学

〇

〇

学習心理情報学〇〇

計量システム分析

〇

計算機構論

〇

〇

ソフトウェア基礎科学〇〇

アルゴリズム論〇〇

自然言語処理学〇〇

高次視覚情報処理論〇〇〇

情報コンテンツ学〇〇〇

物理フラクチュオマティクス論

〇

〇

〇

時空間統計モデリング基礎〇〇

時系列解析論〇バイオメカトロニクス〇〇

システム制御工学Ⅰ〇〇

知能集積システム学〇〇

情報通信技術論

〇

－88－

〇
〇
〇

〇

〇

〇

〇

〇
〇

〇

情報リテラシー教育コース

情報リテラシー教育コース
急速な情報化が進んだ今日において、健全かつ賢明な知識社会を築いていくためには ICT 技術
のみならず、情報リテラシーや情報モラルに関する幅広い知見、そしてそれに支えられた的確な判断力と実行力が求められる。本コースでは、以下に挙げる 4 つの事項に関する高い素養と学識をバランスよく習得し、情報リテラシーが関連する社会の様々な場面における諸問題に対する問題解決能力の獲得を目指す。
（１）情報科学が関連する多様な学問領域に優れた見識をもち、適切な場面で活用できる。
（２）情報を収集、整理、統合、解釈することで、そこに意味を見出し価値づけることができる。
（３）情報を正確かつ効率的に表現し、様々な手段や方法を用いて発信できる。
（４）情報科学が関連する、実社会において直面する種々の問題に対する正確な知識をもち、適切に対処し行動できる。
修了要件）コース指定科目から、区分 I～IV の少なくとも 3 つの区分からそれぞれ 2 単位以上含む計 12 単位以上を修得。ただし、★★の科目は必修（2 単位）、★の科目から 2 単位
以上を含むこととする。

コース指定科目

科目区分

各専攻の専門科目（参考）情報基礎 システム 人間社会 応用情報科学
情報科学 情報科学
科学
◎
◎
◎
◎

学際情報科学論I

人文情報科学概論

I

メディア・コミュニケーション論

I〇

学習心理情報学

I

〇

〇

暗号理論

I

〇

〇

社会構造変動論

I

情報メディア教育論

II★★

〇

〇

〇

〇

クリティカル・シンキング

II

〇

〇

〇

〇

政治学方法論II〇

インタビュー・データ解析

II〇

情報リテラシー実習 A

III★

〇

情報リテラシー実習 B

III★

〇

英語プレゼンテーション

III

〇

〇

〇

〇

コミュニケーション表現分析

III

〇

〇

〇

〇

インターンシップ研修

III

〇

〇

〇

〇

情報法律制度論

IV

◎

◎

◎

◎

情報倫理学

IV

◎

◎

◎

◎

情報技術経営論

IV

〇

〇

〇

〇

比較政治理論

IV

〇

市民社会論

IV

〇

◎

〇

◎

〇

◎

◎

〇

◎ 共通基盤科目－89－

空間情報科学コース

空間情報科学コース
空間情報を扱って問題設定から解決までを行える能力を習得するために、空間情報に関する下記の 3 つのサブコースを設定する。
（A）空間情報計測・解析に関するもの：空間情報を取得から解析までに携わるための知識と能力を習得する。
（B）交通システム解析に関するもの：交通現象解析に携わるための知識と能力を習得する。
（C）空間経済分析に関するもの：空間経済分析に携わるための知識と能力を習得する。
修了要件）A,B,C のサブコースから 1 つを選び、コース指定科目から★の科目 8 単位以上を含む
計 14 単位を修得
選択区分
コース指定科目

A

B

統計的モデリング★

★

アルゴリズム論★

★

コンピュータビジョン★

時空間統計モデリング基礎★

C

各専攻の専門科目（参考）情報基礎 システム 人間社会 応用情報科学
情報科学 情報科学
科学
〇
〇
〇
〇
〇

〇

〇

〇

〇

〇

★

〇

〇

〇

〇

ミクロ社会経済システム論

★

〇

〇

〇

〇

空間経済学

★

〇
〇

★

★

都市経済学

★

★

ゲーム理論

★

★

計量システム分析★

★

★

社会経済ネットワーク分析

★

★

★

空間情報解析

★

交通システム分析
計量行動分析
プロジェクト評価論★

応用経済数学

〇

〇
〇

〇

〇

〇

〇

〇
★

〇

★

〇

★

社会制度論
数理都市解析

〇

★

★

〇

★

〇

★

〇

★

〇

－90－

〇

メディカルバイオサイエンスコース

メディカルバイオサイエンスコース（１）生命の仕組みを理解した上で情報科学的な解析を行える能力を習得する。
（２）大量の生命情報を効率よく扱えるように、コンピュータのハード、ソフトの両面に関する幅広い知識を習得する。
（３）メディカルバイオ情報に特有な個人情報の取扱いについて学び、倫理観を持って情報を扱う能力を習得する。
修了要件）コース指定科目から、選択区分★の科目４単位以上を含む計１０単位以上を修得

コース指定科目

各専攻の専門科目（参考）選択区分 情報基礎 システム 人間社会 応用情報科学
情報科学 情報科学
科学

情報生物学

★

生命情報システム科学

★

音情報科学

★

健康情報学

★

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

情報倫理学*)

◎

◎

◎

◎

情報法律制度論*)

◎

◎

◎

◎

人文情報科学概論*)

◎

◎

◎

◎

機械学習基礎*)

○

○

○

○

応用データ科学*)

○

○

○

○

データ科学プログラミング演習*)

○

○

○

○

データエンジニアリング*)

○

○

○

○

データ科学トレーニングⅡ*)

○

○

○

○

高次視覚情報処理論○○○

バイオメカトロニクス

○

○

○

知能システム科学○○◎ 共通基盤科目*) 未来医療卓越大学院と共通科目－91－グローバルスキル育成コース

グローバルスキル育成コース
本コースは、以下の（１）および（２）を目的とする分野横断的なコースである。
（１）専門分野が工学・数学であれ人文社会科学であれ、国際機関での活躍を目指す人材が共通に持つべき素養(論理的思考力・統計学の知識・人文科学と自然科学の教養)を習得する。
（２）国際機関での職務遂行に必要な英語読解能力と、英語でのプレゼンテーションに必要な高度な英語運用能力を身につける。
修了要件）コース指定科目から、選択区分 I～III（I：批判的思考科目; II：英語力育成科目;
III：統計学・経済学関係科目）からそれぞれ 2 単位以上を含む計 12 単位以上を修得
各専攻の専門科目（参考）コース指定科目
選択区分 情報基礎 システム 人間社会 応用情報科学
情報科学 情報科学
科学
クリティカル・シンキング
I
〇
〇
〇
〇
情報メディア教育論

I

〇

〇

〇

〇

人間・自然関係論

I

〇

〇

〇

〇

コミュニケーション表現分析

II

〇

〇

〇

〇

English Communication

II

〇

〇

〇

〇

英語プレゼンテーション

II

〇

〇

〇

〇

情報リテラシー実習 A

III〇

計量システム分析III〇

計量行動分析

III〇〇

統計的モデリング

III

〇

〇

〇

〇

ミクロ社会経済システム論

III

〇

〇

〇

〇

数理統計学

III

全学教育科目

応用確率統計学III

工学部専門科目

ミクロ経済学III

工学部専門科目

ゲーム理論

〇

〇

〇

社会構造変動論

〇

地域社会論

〇

プロジェクト評価論〇

比較政治理論〇

先端技術の基礎と実践

〇

〇

〇

〇

インターネットセキュリティ

〇

〇

〇

〇

暗号理論

〇

〇

〇

〇

Information Technology Fundamentals

〇

〇

〇

〇

言語テキスト解析論

〇

〇

〇

〇

言語構造論

〇

〇

〇

〇

現代文法理論〇〇〇〇人文情報科学概論

◎

◎

◎

◎

自然言語処理学

〇

〇

〇

〇

政治学方法論

〇

認知情報学

〇

メディア・コミュニケーション論〇

学習心理情報学〇

情報コンテンツ学◎ 共通基盤科目

〇
－92－

〇

〇
〇
〇

Information Technology and Science Course

Information Technology and Science Course（１）英語講義を通して英語 4 技能を向上させる。
（２）国際共修環境を通してコミュニケーションの手法を体得し、国際的な交流経験を深める。
修了要件）コース指定科目から、10 単位以上を修得
各専攻の専門科目（参考）コース指定科目

情報基礎
科学

システム
情報科学

人間社会
情報科学

応用情報
科学

English Communication

〇

〇

〇

〇

English Presentation
英語プレゼンテーション

〇

〇

〇

〇

Practical English for Data Science
実践データ科学英語

〇

〇

〇

〇

Information Technology Fundamental

〇

〇

〇

〇

Computer Science Fundamentals

〇

〇

〇

〇

Cognitive Science of Higher Mental Functions

〇

〇

〇

〇

Computer Hardware Fundamentals

〇

〇

〇

〇

Topics in Mathematics〇〇

Machine Learning Basics
機械学習基礎〇〇〇〇

Applied Data Sciences
応用データ科学

〇

〇

〇

〇

Computer Architecture
アーキテクチャ学〇〇

High-Performance Computing
高性能計算論〇〇Internet and Information Security
インターネットセキュリティ

〇

〇

〇

〇

Algorithm Theory
アルゴリズム論〇〇

Design and Analysis of Information Systems
情報システム評価学〇〇

Computer Vision
コンピュータビジョン〇〇

Intelligent Control System
知能制御システム学〇〇

System Control Engineering I
システム制御工学Ⅰ〇〇

Numerical Analysis I
数値解析学 I

〇

〇

－93－

〇

〇

〇

〇

Information Technology and Science Course

各専攻の専門科目（参考）コース指定科目

情報基礎
科学

システム
情報科学

Physical Fluctuomatics
物理フラクチュオマティクス論〇〇

Econophysics
経済物理学

〇

〇

〇

〇

Socioeconomic Network Analysis
社会経済ネットワーク分析

〇

〇

〇

〇

Data Science Programming Basics
データ科学プログラミング演習

〇

〇

〇

〇

Data Engineering
データエンジニアリング

〇

〇

〇

〇

Data Science Training I
データ科学トレーニング I

〇

〇

〇

〇

Data Science Training Ⅱ
データ科学トレーニングⅡ

〇

〇

〇

〇

－94－

人間社会
情報科学

応用情報
科学
〇

情報リテラシー教育プログラム「情報リテラシー教育プログラム」
0. プログラムの名称「情報リテラシー教育」プログラム
Literacy for Information Technology, New Education and Knowledge Society Program(LItNEX Program)※本プログラムとは別に，研究科で履修を推奨するコースのひとつに「情報リテラシー教育コース」があるが，本プ
ログラムとは修了要件が異なる。本本プログラムでは，コースの修了要件に加えて，プログラムの趣旨に沿った修士論
文および博士論文の提出が必要である。

1. 本プログラムの理念
急速な情報化が進んだ今日においては，情報や知識の流れが，われわれを取り巻く生活環境のみな
らず，教育や産業のあり方までを大きく変容させつつある。健全かつ賢明な知識社会を築いていくた
めには，ICT 技能のみならず，情報リテラシーや情報モラルに関する幅広い知見，そして，それに支えられた的確な判断力と実行力が求められる。このような知識とスキルを総合的に有した人材を，教育界や産業界，地域社会に広く輩出することは，情報科学研究科に課せられた重要なミッションの一つである。本プログラムでは，「情報リテラシー教育」に関連する研究教育活動を軸に，これからの知識社会におけるビジネスや教育，社会活動を先導し，多くの人々の well-being に貢献できる人材の育成を目指す。
2．「情報リテラシー教育プログラム」において育成する学生像
本プログラムは，以下に挙げる 4 つの領域に掲げられている事項に関する高い素養と学識をバラ
ンスよく有し，情報リテラシーが関連する社会の様々な場面における諸問題に実践的に取り組んで問題解決を主導できるような人材の育成を目標としている。
＜各領域のテーマとそこでの達成目標＞
領域Ⅰ：情報の多様性を知る
情報科学が関連する多様な学問領域に対する優れた見識をもち，適切な場面で活用できる
領域Ⅱ：情報に意味を見出し価値づける
情報を収集，整理，統合，解釈することで，そこに意味を見出し価値づけることができる
領域Ⅲ：情報を表現し発信する
情報を正確かつ効率的に表現し，様々な手段や方法を用いて発信できる
領域Ⅳ：知識社会と健全に向き合う情報科学が関連する，実社会において直面する種々の問題に対する正確な知識を持ち，適切に対処し行動できる＜本プログラムの趣旨にマッチする学生像＞
・ 「情報教育」を担当する教員やインストラクターを目指す学生
・ ICT を活用した授業や情報モラル教育に積極的に取り組む意志のある教員
・ 情報教育産業に携わる希望を持った学生，もしくは，当該領域で就労しておりさらなるキャリア－95－情報リテラシー教育プログラム

アップを図りたい社会人
・ 情報モラルやメディアリテラシー，社会生活や政治経済に及ぼす情報化や ICT の影響等，情報リ
テラシーが関連する社会的な諸問題に関心があり，教育現場や地域コミュニティにおいてこれらの問題に実践的に取り組む意欲を持った人材
3 . プ ログ ラ ム 修 了 要 件＜博士課程前期 2 年の課程＞
・ 情報リテラシー教育コースを履修する。
・ 本プログラムの趣旨に合致する研究テーマに関する研究や教育実践等を実施し，それに基づく修士論文を作成する。なお，本プログラムにおける修士論文の指導教員は，修士論文作成に関連する科目（情報教育リテラシーゼミナールと情報教育デザイン論Ａに加えて，情報教育デザイン論
Ｂもしくは情報教育デザイン論プロジェクト研究）を担当する教員とする。
・ 上記の要件に加えて，研究科の博士課程前期 2 年の課程の修了要件※を満たすこと。なお，上記のコース設定科目 12 単位に加えて，修士論文に関連する 12 単位(情報教育リテラシーゼミナー
ルと情報教育デザイン論Ａに加えて，情報教育デザイン論Ｂもしくは情報教育デザイン論プロジ
ェクト研究)で 24 単位が見込まれる。
・ 上記のすべての要件を満たした学生には，博士課程前期 2 年の課程修了時に，修士学位記に加えて，「情報リテラシー教育プログラム修了証」を授与し，本プログラムの修了を認定する。
※
合計取得単位が 30 単位以上であり，そのうち共通基盤科目 4 単位以上，所属専攻の専門科目
16 単位以上を取得する。
＜博士課程後期 3 年の課程＞
・ 本プログラムの趣旨に合致する研究テーマに関する研究や教育実践等を実施し，それに基づく博士論文を作成する。なお，本プログラムにおける博士論文の指導教員は，博士論文作成に関連する科目（情報教育デザイン特別ゼミナール I，博士論文特別ゼミナール I，博士論文特別ゼミナールⅡ）を担当する教員とする。
・ 上記の要件を満たした学生には，博士課程後期 3 年の課程修了時に，博士学位記に加えて，「情報リテラシー教育プログラム修了証」を授与し，本プログラムの修了を認定する。

－96－

国費外国人留学生の優先配置を行う特別プログラム

International Graduate Program
AI, Quantum Computing, and Data Science (AIQDS)
Fostering Human Resources in
New Interdisciplinary Fields in the Society 5.0 era (NIFS)

International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

International Graduate Program
AI, Quantum Computing, and Data Science (AIQDS)

Introduction
We have been conducting Data Sciences Program (DSP, 2015-2017) and DSP II (2018-2020), both ofwhich were focused on development of data scientists and domain experts with data science knowledge
and skills. Although many international students have graduated from our programs as potential data
scientists and experts, the situations involving data science has changed dramatically in this five years.
One of the major changes is rapid improvement of AI technology and its commoditization. The others
are emerging computational technologies such as HPC and quantum computing. Recent acceleration ofdigital transformation involving those changes urge us to launch a brand-new international graduate
program of data science which fully incorporates artificial intelligence associated with emerging HPC
and quantum computing (AIQDS). It is worth remarking that this unique educational program is only
possible with our legacy of DSP and DSPII, and leading achievement of HPC and quantum computing
in Tohoku University.
AIQDS is a graduate program to develop highly-specialized globally working researchers who can findout and solve real-world problems by utilizing knowledge and skills of data science and artificial
intelligence through HPC and quantum computing. This program will start in October, 2021, as a partof “The International Priority Graduate Programs (PGP) -Advanced Graduate Courses for International
Students-” supported by the Ministry of Education, Culture, Sports, and Technology (MEXT). In thisprogram, students take courses related to their own expertise in their graduate school, and also learn data
science, artificial intelligence, and fundamentals of computations including HPC and quantum
computing. On top of that, through various trainings including PBL, students sharpen their sense forfinding out real-world problems and learn practical skills for solving them by utilizing state of the art
computing technologies such as HPC and quantum computing.
Graduate School of Information Sciences (GSIS) plays a managing role of AIQDS in collaboration
with Graduate Schools of Life Sciences, Economics and Management, and Biomedical Engineering at
Tohoku University. Actually, the students take their expertise course in their graduate school, and learn
most of the subjects/trainings related data science and PBL in GSIS. The courses related to the program
are mostly taught in English. In addition to learning of the expertise and data science, AIQDS expects
the students to be familiar with Japanese language and culture, and to build various human networks.

Program Overview
The AIQDS is a graduate program that combines a two-year master's program with a three-year doctoral
program. A participant in this program must be a student of either of the four graduate schools: Graduate
Schools of Information Sciences (GSIS), Life Sciences, Economics and Management, and Biomedical
Engineering. Actually, the student’s learning and research are supervised by a primary mentor in thestudent’s graduate school. In addition, the program assigns a non-GSIS student with GSIS
professor/associate professor as a sub-mentor for supporting the student’s application of data science toher/his research.
Master's course(1) Course work
I. Expertise course offered by the student's own graduate school
II. Fundamental data science course
III. Data science course: sensing, high-performance computing, artificial intelligence, statistics,
computer science, data mining, quantum computing, etc.

－97－International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）(2) Practical trainings and internship
I. Data science training camps
II. Internship in private companies (elective subject)(3) Research work for the master degree in the student's graduate school

Doctoral Course(1) Data science project-based learning of real-world problem solving(2)Advanced data science seminars
The program assigns international conference, symposium, and/or workshop as advanced data scienceseminar(3) Research work for the PhD in the student's graduate school

Financial Support
Japanese government (MEXT) scholarship will be available for excellent students who intend to be
actively engaged in the AIQDS program and contribute to its objectives. A monthly stipend is available;
details of this and other information are listed below. Awardees of the scholarship will be selected fromthe candidates who are successful in the AIQDS examination process. The MEXT scholarship scheme
applies only to those who live outside of Japan at the time of application and were born on or after April2, 1988.
(a) Exemption from Application, Admission and Tuition fees(b) Monthly stipend: 146,000 JPY for 2 years in Master's course.
(c) Flight tickets between the applicant's country of nationality and Japan# Self-supporting international students are highly encouraged to participate in AIQDS.

－98－

International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

For Master and Doctor: 5 years course
Number of recipient as the candidate of MEXT scholarship: 4 students
Term of the scholarship: 2-years in Master’s course.
* Please contact AIQDS Admissions Office to see what kind of support can be considered when you
go onto your Doctor's course.
For Doctor: 3 years course
Please contact AIQDS Admissions Office to see what kind of support can be considered.

－99－

International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

Abstracts of Original Subjects in the NIFS program
Entrepreneurship Fundamental Seminar (Master Course in NIFS Program)This course fosters entrepreneurship and the ability to contribute to solving social problems andeconomic development. Students will acquire the skills and knowledge necessary for
entrepreneurship, including idea generation, business plan development, and project teambuilding. Focusing on the solution of social issues, the course will develop an understanding of
the process of business creation and the entrepreneurial spirit to create new value through practicalprojects, as the construction of business models that take into account of the impact of businesson society and sustainability is an important theme.
Advanced Innovation Seminars (Doctoral Course in NIFS Program)Students participate to academic conferences and research meetings related to their research areas
to deepen understanding of data science research with the aim of utilizing the foundations of data
science to conduct their original researches that is highly novel and progressive and contributes
to economic development and solving social issues related to Society 5.0.
Entrepreneurship project-based learning of real-world social problem solving (Doctoral
Course in NIFS Program)With the aim of developing comprehensive knowledge that contributes to comprehensive
understanding of humans and society and problem solving, students work in teams on pseudoprojects to solve problems that require cooperation in the standpoint of interdisciplinary fields.
Students learn how to proceed with large-scale projects.
Remarks: These subjects are the original ones in the NIFS program, and are neither common
foundation subjects nor specialized subjects at GSIS, and do not earn any credits in GSIS.
The time schedules and the styles of each class will be announced on the bulletin board in the
NIFS program.

－100－

International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

Curriculum Overview for Completion Certificate for International Graduate Program “Fostering Human Resources in New Interdisciplinary
Fields in the Society 5.1 Era (NIFS)” in Graduate School of Information Sciences (GSIS), Tohoku University, Japan
Master Coursr in NIFS program of GSIS (1)All the NIFS program students enrolled in the master course in GSIS have to satisfy the following completion requirements for GSIS itself for thegraduation of their master course by according to the regulations of GSIS:(1) Every master course student in the GSIS have to earn both more than 4 credits from common fundamental subjects and at least 18 credits frommajor subjects in the department of self each student. In total, at least 30 credits are obligatory for the graduation of the master course in the GSIS.
(2) Every master course student in the GSIS must submit the master thesis before the deadline specified by the graduate school and pass the main
defence for the master thesis.
Syllabus and Time Table for the common fundamental subjects and the major subjects in GSIS as well as other educational affair details of GSIS
are available at the following GSIS webcite:
https://www.is.tohoku.ac.jp/en/forstudents/syllabus.html
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/edu/
Number of Credits for Each
Subject

Department of Computer andMathematical Sciences

Department of System
Information Sciences

Department of Human-Social
Information Sciences

Department of Applied
Information Sciences

Category of Elective Subjects in NIFS.
Remark: NIFS program completion
requirements for each category are inparentheses in the corresponding
category.
In order to get the NIFS program
completion certification, students clear
the completion requirements credit
numbers of all the categolies.

Legal System inInformation Society

2

○

○

○

○

Humanities andSocial Studies inInformation Sciences

2

○

○

○

○

Information Ethics

2

○

○

○

○

Interdisciplinary
Information
Sciences

2

○

○

○

○

Academic Writingin English

2

○

○

○

○

Innovation Basic

2

○

○

○

○

Ageing

2

○

○

○

○

Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendar

2

○

○

○

○

Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendar○Courses opened only in evennumbered years for westerncalendar○Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendarCourses opened only in oddnumbered years for westerncalendarFall Semester

Major Subjects of GSIS.
The designation of graduate school major subjects differs depending on each department.
The open circles indicate graduate school major subjects specifled by each department.

Common Fundamental Subjects(more than 4 Credites)

Advanced
Interdiciplenar
y Feilds for theSociety 5.0 Era(more than 6
credits fromsubjects openedin thedepartment ofself each
student)

Spring Semester

Innovation,
Social Anthropology
Ageing,of Northeast Asia
Sustainabili
ty andSpatial Economics
Economics
Econophysics

2
Human-Robot
Informatics

Materials
Science andDevices

2

○

○

2

○

○

○

Material Science

2

○

○

○

○

Statistical
Modeling

2

○

○

○

○

Intelligent Integrated
Systems2○○

Highly-Reliable
System Design

2

○

○

○

○

Information Storage
Devices and Systems

2

－101－

Remarks○

Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendarInternational Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

Master Coursr in NIFS program of GSIS (2)Fundamentals ofPhilosophy,
Sociology
andRelation between
Psychology Man and Nature

Media
Communication
StudiesEnglishCommunication

Major Subjects of GSIS.
The designation of graduate school major subjects differs depending on each department.
The open circles indicate graduate school major subjects specifled by each department.

Learning
Psychology from
Brain Science
Cognitive Scienceof Higher Mental
Functions

2

○

○

○

○

2

○

2

○

Remarks

Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendarCourses opened only in evennumbered years for westerncalendarA student whose motherlanguage is English cannot get
the credit.

2

○

○

○

○

2

○

○

○

○

2

○

○

Courses opened only in evennumbered years for westerncalendar2○○

Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendar○Courses opened only in evennumbered years for westerncalendarAlgebra and discrete
mathematics

2

○

○

Topics in
Mathematics

2

○

○

Algorithm Theory

2

○

○

2

○

○

○

○

2

○

○

○

○

2

○

○

2

○

○

2

○

○

○

○

Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendar

2

○

2

○

○

○

○

Courses opened only in evennumbered years for westerncalendar

2

○

○

○

○

Machine Learning
Basics

2

○

○

○

○

Information
Technology
Fundamental

2

○

○

○

○

Computer Science
Fundamentals

2

○

○

○

○

Applied Data
Sciences

2

○

○

○

○

Data Science
Programming Basics

1

○

○

○

○

Data Engineering

1

○

○

○

○

Data Science
Training I

1

○

○

○

○

Data Science
Training II

1

○

○

○

○

Fundamental
Artificial
Intelligence

Advanced
Fields for
Natural Language
Human-Social Artifitial
Processingand Data
IntelligenceIntelligent Systems
SciencesandScience(more than 8Mathematica Acoustic
credits froml Modeling Information
subjects opened
Sciencein theInformation anddepartment ofCommunications
self eachTechnology
student)
High-Performance
ComputingIntelligent Control
Systems
Computer Vision

Data
Sciences

Department of Applied
Information Sciences

Study of Civil
Society

Department of Human-Social
Information Sciences

Socioeconomic
Network Analysis

Department of System
Information Sciences

Spring Semester

Department of Computer andMathematical Sciences

Fall Semester

Number of Credits for Each
Subject

Category of Elective Subjects in NIFS.
Remark: NIFS program completion
requirements for each category are inparentheses in the corresponding
category.
In order to get the NIFS program
completion certification, students clear
the completion requirements credit
numbers of all the categolies.

－102－

Courses opened only in oddnumbered years for westerncalendarInternational Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

Master Coursr in NIFS program of GSIS (3)Major Subjects of GSIS.
The designation of graduate school major subjects differs depending on each department.
The open circles indicate graduate school major subjects specifled by each department.

3

○

6

○

3

○

3

○

6

○

3

○

3

○

3

○

3

○

6

○

6

○

3

○

3

○

6

○

3

○

3

○

6

○

3

○

3

○

6

○

Department of Applied
Information Sciences

－103－

○

Department of Human-Social
Information Sciences

Master Course Advanced
Advanced Seminar on System
Fundamental
Seminars on
Information Sciences A
and Advanced System
Seminars
Information Advanced Seminar on System
Information Sciences B(more than 12 Sciences
credits within Seminar
Seminar on Human-Social Information
the one same set andSciences I
that is selected Advanced
Advanced Seminar on Human-Social
in from the sets Seminars on
Information Sciences AI
of one seminar HumanAdvanced Seminar on Human-Social
subject and two Social
advanced
Information Information Sciences BI
SeminarseminarSeminar on Human-Social Information
subjects that by and
Sciences II
the department Advanced
Advanced Seminar on Human-Social
Seminars on
and theInformation Sciences AII
Humansupervisor)
Advanced Seminar on Human-Social
SocialInformation Information Sciences BII
SeminarSeminar on Human-Social Information
andSciences III
Advanced
Advanced Seminar on Human-Social
Seminars on
Information Sciences AIII
HumanAdvanced Seminar on Human-Social
SocialInformation Information Sciences BIII
SeminarSeminar on Applied Information Sciences
andI
Advanced
Advanced Seminar on Applied
Seminars on
Information Sciences AI
AppliedAdvanced
Seminar on Applied
Information
Information Sciences BI
Sciences I
SeminarSeminar on Applied Information SciencesandII
Advanced
Advanced Seminar on Applied
Seminars on
Information Sciences AII
AppliedInformation Advanced Seminar on Applied
Sciences II Information Sciences BII

3

Department of System
Information Sciences

SeminarSeminar on Mathematical Structures
andAdvanced
Advanced Seminar on Mathematical
Seminars on
Structures A
Mathematic
Advanced Seminar on Mathematicalal
Structures Structures B
SeminarSeminar on Computer and Information
andSciences
Advanced
Advanced Seminar on Computer andSeminars on
Information Sciences A
Computer
Advanced Seminar on Computer andandInformation Information Sciences B
SeminarSeminar on Mathematical System
andAnalysis
Advanced
Advanced Seminar on Mathematical
Seminars on
System Analysis A
Mathematic
Advanced
Seminar on Mathematicalal System
System Analysis B
Analysis
SeminarSeminar on System Information Sciences
andDepartment of Computer andMathematical Sciences

Spring Semester

Number of Credits for Each
Subject

Category of Required Subjects in NIFS.
Remark: NIFS program completion
requirements for each category are inparentheses in the corresponding
Fall Semester
category.
In order to get the NIFS program
completion certification, students clear
the completion requirements credit
numbers of all the categolies.

3

○

3

○

6

○

3

○

3

○

6

○

Remarks

International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

Master Coursr in NIFS program of GSIS (4)These are not Major
Subjects of GSIS.

Category of Recomended Subjects in
NIFS.
Remark: These subjects are justrecommended ones, while they are notimposed to get the NIFS program
completion certification as required
subjects.

Remarks

Entrepreneurship
Fundamental Seminar
The participants are highly encouraged to learn Japanese language and culture, because this is one ofprimary reasons for studying abroad.
Learning Japanese Language"Tohoku University Japanese Language Program at Kawauchi" offers you a wide variety ofand Cultures
opportunities of learning including an e-learning system.
http://www.he.tohoku.ac.jp/SJLE/JLPK/guide-e.pdf－104－International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

Doctoral (PhD) Course in NIFS program of GSIS (1)All the NIFS program students enrolled in doctoral course in GSIS have to satisfy the following completion requirements for GSIS itself for thegraduation of their doctoral course by according to the regulations of GSIS:(1) Every doctoral course student in the GSIS have to earn more than 12 credits of Doctor Course Fundamental and Advanced Seminars within the
one same set which is selected in from the sets of one seminar subject and two advanced seminar subjects specified by the supervisor.
(2) Every doctoral course student in the GSIS must submit the doctoral (PhD) thesis before the deadline specified by the graduate school and pass
the main defence for the doctoral (PhD) thesis.
Syllabus and Time Table for the common fundamental subjects and the major subjects in GSIS as well as other educational affair details of GSIS
are available at the following GSIS webcite:
https://www.is.tohoku.ac.jp/en/forstudents/syllabus.html
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/edu/－105－

Major Subjects of Doctor Course in G SIS.
The designation of graduate school major subjects differs depending on eachdepartment.
The open circles indicate graduate school major subjects specifled by eachdepartment.

Department of Applied
Information Sciences

Doctor Course Doctor
Doctor Course Seminar A
CourseFundamental
and Advanced Fundament
al andSeminars(more than 12 Advanced Doctor Course Seminar B
credits within Seminars
the one same set
Advanced Doctor Course Seminarthat is selectedin from the setsof one seminar
Fundamental Seminar on Information
subject and two
Fundament Literacy and Education Design Ⅰ
advancedal andseminarAdvanced Doctoral Seminar on
Advancedsubjects
Information Literacy and Education
Seminarson
specified by the
Design Ⅱ
department and Information
Doctoral Seminar on Information
the supervisor Literacy
Literacy and Education Design Ⅰ
to their student) and
Education
DesignDoctoral Seminar on Information
Literacy and Education Design Ⅱ

Department of Human-Social
Information Sciences

Fundamental Doctor Course Seminar

Department of System
Information Sciences

Spring Semester

Department of Computer andMathematical Sciences

Fall Semester

Number of Credits for Each
Subject

Category of Required Subjects in NIFS.
Remark: NIFS program completion
requirements for each category are inparentheses in the correesponding
category.
In order to get the NIFS program
completion certification, students clear
the completion requirements credit
numbers of all the categolies.

2

○

○

○

○

2

○

○

○

○

2

○

○

○

○

4

○

○

○

○

2

○

○

○

○

2

○

○

○

○

2

○

○

○

○

4

○

○

○

○

Remarks

The four subjects are
required for all the
doctor course students
except for students
belonging to the
Literacy for
Information
Technology, New
Education andKnowledge Society
Program (LItNEX
Course).
This four subjects are
required for all the
doctor course students
belonging to the
Literacy for
Information
Technology, New
Education andKnowledge Society
Program (LItNEX
Course).

International Graduate Program AI, Quantum Computing, and Data Science（AIQDS）

Doctoral (PhD) Course in NIFS program of GSIS (2)Number of Credits for
Each Subject

Department of Computerand Mathematical Sciences

Department of System
Information Sciences

Department of HumanSocial Information
Sciences

Department of Applied
Information Sciences

Advanced Seminar Ⅰ

1

○

○

○

○

Advanced Seminar ⅠI

1

○

○

○

○

These are not
Major Subjects of
GSIS.

Category of Recomended Subjects in NIFS.
Remark: These subjects are just recommended ones, while they are not imposedto get the NIFS program completion certification as required subjects.

Major Subjects of Doctor Course in GSIS.
The designation of graduate school major subjects
differs depending on each department.
The open circles indicate graduate school major
subjects specifled by each department.

Human
Advanced Innovation Seminars
Oriented
Inovation andAntrepreneurs
Entrepreneurship project-based learning
hip ProjectBased Learing of real-world social problem solving

Seminar andProject-based
Learning in
NIFS and Data
Date
Science
Science
Programs
ProjectBased
Learning－106－

国際共同大学院プログラム（データ科学国際共同大学院プログラム）（機械科学技術国際共同大学院プログラム）（統合化学国際共同大学院プログラム）

国際共同大学院プログラム

データ科学国際共同大学院プログラム(Graduate Program in Data Science: GP-DS)
データ科学国際共同大学院は、東北大学大学院の 6 研究科による共同プロジェクトです。平成29 年 4 月から開始され、情報科学研究科、生命科学研究科、経済学研究科、医学系研究科、工学研究科、理学研究科（数学専攻）の学際的な協働により、国際社会で力強く活躍するグローバル
リーダーを育成します。

プログラム概要
本プログラムは、データ科学分野において海外機関と世界最高水準の大学院教育を推進し、カ
リキュラム整備を行いながら、プログラム方式によるジョイントリー・スーパーバイズド・ディ
グリーを実施するプログラムです。
このため本学の情報科学研究科を中心として、データ科学分野の研究で成果をあげている世界
トップクラスの教員を兼務教員として配置すると共に、海外トップレベル研究者等を積極的に参画させ、データ科学分野の研究で実績のある教育研究機関と共同した大学院教育プログラムを開発して、博士課程学生を中心とした大学院教育を行います。
データ科学分野では、世界規模で、急速な需要の拡大に人材の供給が大幅に不足している状況が続いています。データ科学は、その理論的基礎をなす数理や計算機科学に加えて、ビッグデー
タのセンシング・蓄積・通信・計算を支える技術的基盤、さらにそれらを駆使して課題解決を行う実践分野が有機的に結びついて初めて意味を持つ横断的分野です。そのような状況に適応して世界をリードできる、高い専門性と共に、基礎から課題解決までを見渡せる広い視野と実践力を持ったグローバルに活躍できる人材を育成することが望まれています。
その実現のため、本プログラムでは、各専攻で通常履修する科目（専門基盤科目）に加え、英語で講義を行うデータ科学科目群（データ科学共通基盤科目、データ科学専門科目群）、実践研修
としてデータ科学トレーニングキャンプや PBL としてビッグデータチャレンジなどを行います。
さらに、データ科学特別研修として、海外教育研究機関にトータルで 6 か月以上滞在し、研修することを原則とします。博士課程前期及び後期修了時には、外国人教員を含めて、QE(Qualifying
Examination)を行い、研究能力のみならずグローバルに活躍できる能力を審査します。
１．育成する人材像
データ科学は、その理論的基礎をなす数理や計算機科学に加えて、センシング・蓄積・通信・計算を支える技術的基盤、さらにそれらを駆使して課題解決を行う実践分野が有機的に結びついて初めて意味を持つ横断的分野です。そのような状況に適応して世界をリードできる、高い
専門性と共に、基礎から課題解決までを見渡せる広い視野と実践力を持ったグローバルに活躍できる人材を育成することが望まれています。そのような人材は、単なるデータ解析の専門家
ではなくデータ科学を基盤に持ち、データから抽出された情報や価値を活用し、必要な人材をチームとして束ね実社会の問題解決を行わねばなりません。さらに将来的には、データ科学を開拓していくネットワークを広げ、我が国の情報科学や産業を率いて、市民生活や社会を支えることも求められるでしょう。
したがって、養成すべき人材に求められる能力は、国際性やリーダーシップなどの基礎的な人間力に加えて、①物事を俯瞰して本質的な課題を発掘し、解決のプロセスを構想できる能力（課題構想力）、②課題解決に必要な情報をビッグデータから抽出し、活用する方法をデザインできる能力（データ解析力）、③新しいセンシングや既存データの融合によって新しい技術を開拓する能力、あるいは既存技術を組み合わせてこれまでにないシステムを構築する能力（技術創成力）です。実際には、こうした幅広い能力が要請されるデータ科学では、３つのうちのいずれかに高い能力と経験を持つ人材がそれを足場としながら、他の人材と協働してチームとし－107－

国際共同大学院プログラムて諸課題の構想・解決に取り組むことが求められます。
２．出願資格（令和 6 年 4 月期の場合）
本プログラムに参画する下記の研究科に所属する大学院学生であること。原則として、令和6 年 4 月時点で博士課程前期 2 年の課程の 2 年次に在籍予定の令和 5 年 4 月入学者で、海外の連携大学・部局とのデータ科学に関連する国際共同指導による博士論文研究を行う見通しが立っており、かつ指導教員の強い推薦があり、本プログラムに所属することが相応しいと判断される者。
【本プログラムに参画している研究科】
情報科学研究科、生命科学研究科、経済学研究科、医学系研究科、工学研究科、理学研究科（数学専攻）
３．カリキュラム
Ⅰ 授業科目、単位数及び履修方法（１）博士前期課程
科目群

データ科学
基盤科目

授業科目

単位と履修方法
選択
必修
選択
必修

データ科学I２

データ科学II２

データ科学III２

データ科学プログラミン
グ演習
実践研修
科目

データエンジニアリング

短期海外
研修

考

１
１
1

データ科学トレーニングI
データ科学トレーニングII

備１

短期海外研修１
修士研修は、在籍する研究科専攻に応じて、別に指定する工学研究

修士研修

修士研修

１０～
１６

科、生命科学研究科、経済学研究
科、医学系研究科、理学研究科各専攻の授業科目を修得することにより読み替えるものとする。

（２）博士後期課程
科目群

授業科目

プロジェク
データ科学チャレンジ
ト実践研修

単位と履修方法
選択
必修
選択
必修
２

－108－

備

考

国際共同大学院プログラム

セミナー
研修

データ科学先進セミナーI

１

データ科学先進セミナーII

１

海外研修

データ科学特別研修

３
博士研修は、在籍する研究科専攻に応じて、別に指定する工学研究

博士研修

博士研修

１０～
１６

科、生命科学研究科、経済学研究
科、医学系研究科、理学研究科各専攻の授業科目を修得することにより読み替えるものとする。

注１

上表に定められた授業科目の単位は、申請により在籍する専攻の修了要件単位として認められることがある。
注２ 博士前期課程におけるデータ科学 I, II, III の履修にあたっては共通基盤科目（別途定める）を２単位以上含めること。
注３ 博士後期課程から編入したもので、本来、博士前期課程の必修科目であるデータ科学 I, II,
III が未履修の場合は、この６単位も修得することを修了要件とする。
注４ 医科学専攻の学生については、前期課程が医科学専攻博士課程１年次に、後期課程が医科学専攻博士課程２~４年次に、それぞれ対応するものとする。
２

修了要件等（１） 博士後期課程への進級要件① 所属する専攻の修了要件単位数を修得すること。
② データ科学基盤科目から６単位、実践研修科目から２単位修得すること。
③ 修士研修の単位を修得すること。
④ 本プログラムが実施する博士基礎能力審査（Qualifying Examination１：QE１）に合格すること。
（２） 修了要件① プロジェクト実践研修から２単位、セミナー研修から２単位修得すること。
② 海外研修から３単位修得すること。
③ 博士研修の単位を修得すること。
④ 本プログラムが実施する総合審査（Qualifying Examination２：QE２）に合格すること。
⑤ 必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出し学位プログラム推進機構国際共同大学
院プログラム部門が実施する国際共同大学院プログラム学位審査および最終試験に合格すること。

４．プログラムホームページ
本プログラムの詳細や学生募集などの最新情報については、以下のホームページを参照してください。
【データ科学国際共同大学院ホームページ】
http://gp-ds.tohoku.ac.jp/－109－

国際共同大学院プログラム

機械科学技術国際共同大学院プログラム（Graduate Program for Integration of Mechanical Systems: GP-Mech）－110－

国際共同大学院プログラム－111－

国際共同大学院プログラム－112－

国際共同大学院プログラム－113－

国際共同大学院プログラム

統合化学国際共同大学院プログラム（Graduate Program in Integrated Chemistry: GP-Chem）－114－

国際共同大学院プログラム－115－

国際共同大学院プログラム－116－

産学共創大学院プログラム（未来型医療創造卓越大学院プログラム）（人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム）（変動地球共生学卓越大学院プログラム）（グリーン×デジタル産学共創大学院プログラム）

産学共創大学院プログラム

産学共創大学院プログラム「産学共創大学院プログラム」は，新たな知の創造と活用を主導し，次代を牽引する価値を創造するとともに，社会的課題の解決に挑戦して社会にイノベーションをもたらすことのできる博士人材（高度な「知のプロフェッショナル」）を育成することを目的とする事業であり，国内外の企業及び研究機関との共創による教育プログラムが展開されます。

未来型医療創造卓越大学院プログラム
１．プログラム概要
未来型医療創造卓越大学院プログラムは，デデータ（Data）と技技術（Technology）を駆使して未未来の社会（Society）の課題解決に寄与する人材を育成します。文理共学，産官学連携，国際展開の環境で，世界に先んじて超高齢社会となりつつある東北地方から次世代の技術や医療を開発し，未来型医療を創造・実践するリーダーの輩出を目標とします。
宮城県地域の現在の人口構成は，15 年後の日本，さらに 30 年後の中国と一致すると予想されています。すなわち，東北の今は世界の未来です。この未来のモデルとなる超高齢地域におけるリアルなデータを活用し，技術の実践，未来社会の創造に挑戦します。
東北大学の総力，宮城県・仙台市など連携自治体，連携医療機関，連携企業，国際連携機
関の協力，そして多様な学生と世界の超一流講師陣の融合によりこのプログラムは実施されます。
未来型医療創造卓越大学院プログラムには，以下の 3 つのコースを設置します。
1

Data Science コース：データに基づいた未来社会の福祉・医療の高度化。高齢者の慢性疾患に対する先鋭的な予防・診断・治療法の開発など

2

Technology コース：医療と福祉のイノベーションをめざした，新しい技術の開発と実用化。
全人的に日常の生活から介護までをサポートするツールの開発など

3

Society コース：実践に根ざした，医療・保健・介護の政策の立案および実施。
高齢者の医療・福祉の充実を社会の成長と調和させる社会システムの構築など
それぞれのコースは独立したものではなく，選抜された各コースの学生と優れた講師が融合して実践的な教育を行います。QE0 で選抜されたプログラム候補生は，バックキャスト研修を含めた半年間のプログラム履修後，QE1 での選抜を経てプログラム正規生となり，各コースに所属します。定員は各年度 15 名程度で，各研究科の博士課程教育に加えてこのプログラムを修了すると，学位記にこの卓越大学院プログラムを修了したことが明記されます。

２．育成する人材像
１．領域にとらわれず，医学・医療の知識と技術を社会のニーズを結びつける能力をもつ。
２．集学的・多角的な視点で研究を行い，未来のライフサイエンスを開拓する行動力がある。
３．他者への興味と理解がある豊かな人間性と，国際的リーダーシップを実践できる。

－117－

産学共創大学院プログラム

３．出願資格（2024 年 4 月期）
本プログラムに出願できる者は，このプログラムの趣旨を十分に理解し，博士課程の学位取得への意欲があり，下記の研究科・専攻の修士課程の１年次，博士課程前期２年の課程の１年次，博士後期３年の課程１年次（社会人経験者）または医・歯・薬学の履修課程の１年次に入学する者とします。2023 年 10 月入学者も若干名募集します。
詳しい資格は，「プログラム候補生選抜試験（Qualifying Exam 0: QE0）学生募集要項」
で確認してください。
【未来型医療創造卓越大学院プログラムに参画する研究科（専攻）】文学研究科（日本学専攻，広域文化学専攻，総合人間学専攻）
教育学研究科（総合教育科学専攻）
経済学研究科（経済経営学専攻）
医学系研究科（医科学専攻，障害科学専攻，保健学専攻，公衆衛生学専攻）
歯学研究科（歯科学専攻）
薬学研究科（医療薬学専攻，分子薬科学専攻，生命薬科学専攻）
情報科学研究科（情報基礎科学専攻・人間社会情報科学専攻・応用情報科学専攻）
生命科学研究科（脳生命統御科学専攻，生態発生適応科学専攻，分子化学生物学専攻）
医工学研究科（医工学専攻）【本プログラムに参画する本学の研究所等】
東北大学病院，東北メディカル・メガバンク機構，加齢医学研究所など

４．未来型医療創造卓越大学院プログラム指定授業科目一覧
１．授業科目，単位数及び履修方法
表１

修士課程および博士前期課程

科目群

授業科目
共

DTS 共通通基礎科目 科
目

必修
(単位)

備

考

FM DTS 融合セミナー

1

プログラムが指定するセミナーを受講

FM リーダーシップ A

1プログラムが指定するセミナーを受講

FM アントレプレナーA

1プログラムが指定するセミナーを受講

FM 医療概論

2

FM English basic

1
別に定める科目一覧から自コース１科目

FM 文理融合科目 A

2のほか，他の２コースの科目からいずれか１科目を選択履修

FM バックキャスト研修

―

－118－

産学共創大学院プログラム

表２

博士後期課程および医学・歯学・薬学履修課程（進学者）

科目群

必修

授業科目

DTS 共通備(単位)考共 FM DTS 融合セミナーadvance1プログラムが指定するセミナーを受講

通 FM リーダーシップ B

1プログラムが指定するセミナーを受講

2プログラムが指定するセミナーを受講

専門科目 科 FM アントレプレナーB
目 FM English advance2
別に定める科目一覧から自コース１科目

FM 文理融合科目 B

2のほか，他の２コースの科目からいずれか１科目を選択履修

FM ビルドアップ研修
表３―

博士後期課程（社会人経験者）
医学・歯学・薬学履修課程（修士課程または博士前期課程を経ない者）

科目群
DTS 共通必修

授業科目
FM 医療概論

考2

基礎科目 FM English basic
DTS 共通備(単位)1

共 FM DTS 融合セミナーadvance1プログラムが指定するセミナーを受講

通 FM リーダーシップ B

1プログラムが指定するセミナーを受講

2プログラムが指定するセミナーを受講

専門科目 科 FM アントレプレナーB
目 FM English advance2
別に定める科目一覧から自コース１科目

FM 文理融合科目 B

2のほか，他の２コースの科目からいずれか１科目を選択履修

FM バックキャスト研修―

FM ビルドアップ研修―

２．進級及び修了要件（１）修士課程または博士前期課程から，博士後期課程または医・歯・薬学履修課程への進級
要件は，下記①から⑤を全て満たすものとする。
① 本プログラムが実施する資格審査試験（Qualifying Exam １: QE１）に合格していること。
② 在籍する研究科専攻の修了要件を満たしていること。
③ DTS 共通基礎科目の必修科目 6 単位を修得していること。
④ 「FM 文理融合科目 A」について，別に定める科目一覧から自コース１科目のほか，他の２コースの科目からいずれか１科目を選択履修し，２単位以上を修得していること。
⑤ 「FM バックキャスト研修」に参加し，所定の研修プログラムを終了していること。

－119－

産学共創大学院プログラム（２）本プログラムの修了要件は，下記①から⑥を全て満たすものとする。
① 在籍する研究科専攻の修了要件を満たしていること。
② DTS 共通専門科目の必修科目である６単位を修得していること。なお，医・歯・薬学履
修課程からプログラム科目の履修を開始した者は，合わせて DTS 共通基礎科目から「FM医療概論」及び「FM English basic」の単位を修得していること。
③ 「FM 文理融合科目 B」について，別に定める科目一覧から自コース１科目のほか，他の２コースの科目からいずれか１科目を選択履修し、２単位以上を修得していること。
④ 「FM ビルドアップ研修」に参加し，所定の研修プログラムを終了していること。
なお，医･歯・薬学履修課程からプログラム科目の履修を開始した者は，合わせて「FM バックキャスト研修」に参加し，所定の研修プログラムを終了していること。
⑤ 本プログラムが実施する最終試験（Qualifying Exam ２: QE２）に合格すること。
⑥ 必要な研究指導を受けたうえ，博士論文を提出し，高等大学院機構産学共創大学院プログ
ラム部門が実施する産学共創大学院プログラム学位審査及び最終試験に合格すること。

◎東北大学未来型医療創造卓越大学院プログラムホームページ
http://www.fmhc.tohoku.ac.jp/
プログラムの詳細及び最新の情報は，随時ホームページに掲載します。

－120－

産学共創大学院プログラム

人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム－121－

産学共創大学院プログラム－122－

産学共創大学院プログラム－123－

産学共創大学院プログラム－124－

産学共創大学院プログラム－125－

予測技術の向上を推進するとともに、社会と人間を理解し、多様なリスクに事前対応で践力を身につけた「知のプロフェッショナル」を輩出することを目的とした博士課程前の課程・後期３年の課程一貫の学位プログラムで、令和元年度に文部科学省の卓越大学
産学共創大学院プログラム

変動地球共生学 (SyDE) 卓 越大学院プログラム
グラムに採択され、令和２年４月からプログラム生の受入れを開始しました。自然災害

変動地球共生学 (SyDE) 卓越大学院プログラム
WISE Program for Sustainability in the Dynamic Earth (SyDE)
応に留まらず、幅広い分野において、安全・安心で持続可能な社会を創出するため、そWISE Program for Sustainability in the Dynamic Earth (SyDE)の専門力をさらに強化して知の最前線を開拓しつつ、人間を理解し、研究成果を社会に
１. 変動地球共生学卓越大学院プログラムの目的と育成する人材像

本プログラムは，変動帯における地球科学的諸現象を背景とした災害発生メカニズムの解明
変動地球共生学 (SyDE) 卓 越大学院プログラム
ることのできる博士人材を育成します。７研究科にわたる文理融合教育、民間企業・団と予測技術の向上を推進するとともに、社会と人間を理解し、多様なリスクに事前対応できる究機関・国際機関との協働教育を通じて、俯瞰力・コミュニケ―ション能力・実践力・
実践力を身につけた「知のプロフェッショナル」を輩出することを目的とした博士課程前期２

WISE Program for Sustainability in the Dynamic Earth (SyDE)
年の課程・後期３年の課程一貫の学位プログラムで、令和元年度に文部科学省の卓越大学院プ・国際性・探求力・リーダーシップなどの多角的能力を身につけた人材を輩出すること
１. 変動地球共生学卓越大学院プログラムの目的と育成する人材像
ログラムに採択され、令和２年４月からプログラム生の受入れを開始しました。自然災害への本プログラムは，変動帯における地球科学的諸現象を背景とした災害発生メカニズムの解明します。このような人材育成により、仙台防災枠組みをはじめとするグローバルな国家
対応に留まらず、幅広い分野において、安全・安心で持続可能な社会を創出するため、それぞと予測技術の向上を推進するとともに、社会と人間を理解し、多様なリスクに事前対応できるれの専門力をさらに強化して知の最前線を開拓しつつ、人間を理解し、研究成果を社会に還元
組みに貢献することを目的とします。
実践力を身につけた「知のプロフェッショナル」を輩出することを目的とした博士課程前期２することのできる博士人材を育成します。７研究科にわたる文理融合教育、民間企業・団体や年の課程・後期３年の課程一貫の学位プログラムで、令和元年度に文部科学省の卓越大学院プ本プログラムには、以下の２つのコースを設置します。
研究機関・国際機関との協働教育を通じて、俯瞰力・コミュニケ―ション能力・実践力・倫理
ログラムに採択され、令和２年４月からプログラム生の受入れを開始しました。自然災害への観・国際性・探求力・リーダーシップなどの多角的能力を身につけた人材を輩出することを目） 基礎研究コース：原則として一般選抜・自己推薦・外国人留学生等特別選考により入対応に留まらず、幅広い分野において、安全・安心で持続可能な社会を創出するため、それぞ指します。このような人材育成により、仙台防災枠組みをはじめとするグローバルな国家的なれの専門力をさらに強化して知の最前線を開拓しつつ、人間を理解し、研究成果を社会に還元る（入学し在籍中の）学生で、学位プログラムにおける付加的な能力を身に取組みに貢献することを目的とします。
することのできる博士人材を育成します。７研究科にわたる文理融合教育、民間企業・団体や本プログラムには、以下の２つのコースを設置します。
つける大学院生を対象としたコース
研究機関・国際機関との協働教育を通じて、俯瞰力・コミュニケ―ション能力・実践力・倫理
1） 基礎研究コース：原則として一般選抜・自己推薦・外国人留学生等特別選考により入学す観・国際性・探求力・リーダーシップなどの多角的能力を身につけた人材を輩出することを目） 実践研究コーる（入学し在籍中の）学生で、学位プログラムにおける付加的な能力を身にス：主に社会人特別選考により入学する学生を対象としたコース指します。このような人材育成により、仙台防災枠組みをはじめとするグローバルな国家的なつける大学院生を対象としたコース
専門知と現場ニーズのシームレスな接合を目指し、両コースの学生は、課題解決型実取組みに貢献することを目的とします。
2） 実践研究コース：主に社会人特別選考により入学する学生を対象としたコース
本プログラムには、以下の２つのコースを設置します。
ある Integrated
Science Lab(I-Lab)や産官学演習等において交流し、広い視野を身に専門知と現場ニーズのシームレスな接合を目指し、両コースの学生は、課題解決型実習で
1） 基礎研究コース：原則として一般選抜・自己推薦・外国人留学生等特別選考により入学すある Integrated Science Lab(I-Lab)や産官学演習等において交流し、広い視野を身につけます。これにより、博士研究における先端的専門力を核として、多様な課題解決のためる（入学し在籍中の）学生で、学位プログラムにおける付加的な能力を身にます。これにより、博士研究における先端的専門力を核として、多様な課題解決のための実つける大学院生を対象としたコース
践力を有する「スノークリスタル型人材」を育成します。
践力を有する「スノークリスタル型人材」を育成します。
2） 実践研究コース：主に社会人特別選考により入学する学生を対象としたコース
専門知と現場ニーズのシームレスな接合を目指し、両コースの学生は、課題解決型実習である Integrated Science Lab(I-Lab)や産官学演習等において交流し、広い視野を身につけます。これにより、博士研究における先端的専門力を核として、多様な課題解決のための実践力を有する「スノークリスタル型人材」を育成します。

専門力

専門力
専門力

地球の全体像を俯瞰し未来像を描く卓越した専門力＋多角的な６つの能力の獲得（Snow Crystal 型人材）

1

地球の全体像を俯瞰し未来像を描く卓越した専門力
地球の全体像を俯瞰し未来像を描く卓越した専門力＋多角的な６つの能力の獲得（Snow Crystal 型人材）

＋多角的な６つの能力の獲得（Snow Crystal 型人材）
－126－

1

産学共創大学院プログラム

２. プログラム参加資格
本プログラムに参加できるのは、表１の研究科・専攻に所属し募集時の要件を満たす大学院生のうち、本プログラムの趣旨を十分に理解し、博士学位取得に向けて意欲のある者で、受入れ予定教員または所属予定の研究科・専攻等の長から強い推薦がある者です。
表 1. 変動地球共生学卓越大学院プログラムに参画している研究科・専攻
研究科
理学研究科

専攻
地学専攻
地球物理学専攻
量子エネルギー工学専攻
化学工学専攻工学研究科

土木工学専攻都市・建築学専攻
技術社会システム専攻

情報科学研究科

応用情報科学専攻
人間社会情報科学専攻

環境科学研究科

先端環境創成学専攻

医学系研究科

医科学専攻
日本学専攻

文学研究科

広域文化学専攻
総合人間学専攻

経済学研究科

経済経営学専攻

３. 経済的サポート
基礎研究コースに採択された優秀な大学院学生には、審査のうえ、RA や教育研究支援経費による経済的サポートを行います。支給金額は別途決定します。公的奨学金等、他の経済的支援を受ける場合は、支援事務室に相談してください。
４ .カリキュラム(1)基本カリキュラム構造
本プログラムのカリキュラムは，SyDE 前期課程（1・2 年次），SyDE 後期課程（3・4・5 年次）、より構成されています。さらに各課程の中に、幅広い分野の研究者や民間企業の研究者との協働による教育科目が含まれ，受講者が将来において中核となってグローバルに活躍するための卓越した実践力を修得できるように設計されています。
(2)各課程における科目群
SyDE 前期課程（1・2 年次）
基幹科目群
2
－127－

産学共創大学院プログラム

・「世界リスクマネジメント学」では、世界トップレベルの大学の研究者や国内業界トップ・国際的企業が防災学とリスク管理に関する講義を行い、国際連携・社会学的な視座の獲得を目的とします。講義内容は「リスク教育仙台モデル」としてビデオ教材を作成して世界に発信します。
学融合科目群・変動する地球環境とリスク管理の分野を総合的に理解するための授業科目です。幅広い知識と広い視野を獲得するための文理融合型の専門複合科目となっています。
研修科目群
・「I-ラボ 研修」は、参画専攻・連携企業・団体との共同により研修ラボ (Integrated-science
Laboratory)を構成し、産学連携を意識した課題解決型研修（Project-Based Learning; PBL）を実施するものです。本卓越大学院プログラムの特徴である問題設定力と課題解決スキルの向上のための研修科目となっています。複数の研究科・専攻の学生がグループを組んで課題に取り組
むことが望ましいです。
・「国際知育成研修」は、英語によるコミュニケーション能力、プレゼンテーション能力の獲得と目的とした研修です。国際会議や英語を使用言語とした研究集会への参加を研修として認めます。
SyDE 後期課程（3・4・5 年次）
研修科目群
・「産官学協働研修」では，参画専攻・連携企業・団体との共同による研修ラボにおいて課題解決型研修を行います。先端の研究開発で活用できる問題設定能力と実践力、課題解決力を習得します。
・「自主企画研修」では，自主的に課題を設定して取り組みます。必要に応じて、国内外企業・団体・研究機関へのインターンシップ、研究室ローテーション等の課題解決のための活動をこの研修として認めます。研究の筋道を自ら設定して実践する経験を通して、チームを率いるリーダー
シップを強化し、アイディアを形にする創造力を鍛えます。
・「海外研修」研究の展開状況に応じて海外研修を行うことにより、専門研究の発展とグローバル
な人的ネットワークの形成を目指します。単独の研修でも、複数の研修を組み合わせてもよいものとします。
・「高度技術経営塾」は、講義や学際的グループワークを通して、博士としての今後の人生を自律的で充実したものとするために必要なコミュニケーション力や、組織・プロジェクトのマネージ
メント力を強化し、リーダーとしての自覚の形成を促進するものです。
(3) 進級および修了要件
本プログラムの進級と修了には、所属研究科・専攻における所定の単位取得と並行して以下の要件を満たさなければなりません。
【2 年次への進級要件】
3－128－

産学共創大学院プログラム

1. 世界リスクマネジメント学 2 単位を修得すること。
2. 本プログラムが実施する博士論文研究基礎力審査(Qualifying Examination 1; QE1)に合格すること。
【3 年次への進級要件】
1. 研修科目群から I-ラボ研修 I および II 並びに国際知育成研修Ⅰを修得すること。
2. 学融合科目群から 6 単位以上を修得すること。
3.修士研修の単位を修得すること。
【4 年次への進級要件】
1. 後期課程の研修科目群から、1 単位以上を修得すること。
2. 本プログラムが実施する中間審査（Qualifying Examination 2; QE2）に合格すること。
【本プログラムの修了要件】
1. 上記の 2・3・4 年次への進級要件を全て満たすこと。
2.博士研修の単位を修得すること。
3.必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出し、学位プログラム推進機構産学共創大学院プ
ログラム部門が実施する卓越大学院プログラム学位審査および本プログラムが実施する最終試験（Qualifying Examination 3; QE3）に合格すること。
※ 表 2 及び表 3 は令和 6 年 3 月時点の情報であり、今後変更があり得ますので、SyDE 卓越大学院プログラムの Web サイト(下記)等で最新情報を確認してください。
SyDE 卓越大学院プログラム： https://www.syde.tohoku.ac.jp/※ 学融合科目群の授業科目の教室、曜日・時間については各研究科のウェブサイトを参照してください。

表 2. SyDE 前期課程（1・2 年次）の科目

区分

基幹
科目

授業科目名

世界リスクマネジメント学

単位と履修方法

研究科

選択

自由

および

必修

選択

専攻

必修

2

Geography (地理学)Rock and Mineral ScienceⅡ（岩石鉱物科学Ⅱ）

備考

理・卓越
2

理・地

2

理・地

2

理・地

左記授業科目または、その他
SyDE 教 務 委 員会の認めたものRock and Mineral ScienceⅢ（岩石鉱物科学Ⅲ）
4－129－のうちから 6

産学共創大学院プログラム

Origin of the Earth and Life II（地球・生命起源学 II）

理・地

1

理・地

1

理・地

2

理・地

単位以上選択履
修すること。なお、

学融合 Field Science I
科目群 （フィールドサイエンス I）(*)

2

この学融合科目の必要単位数のField Science II（フィールドサイエンス II）

6 単位以上の内の 2 単位以上は

環境・地球科学基礎講義Ⅱ「防災の国際潮流と仙台防災枠

Advanced Solid Earth Physics

2

II （固体地球物理学特論 II）

理・地物 組」
または「プロジ

Advanced Physical Oceanography

2

理・地物 ェクトマネジメ

生態工学

2

工・土

環境微生物工学

2

工・土

都市景観論

2

工・土

所属専攻以外の

耐震設計論

2

工・土

科目から履修す

維持管理工学

2

工・土

ること。

水循環システム論

2

工・土

防災システム論

2

工・土

リスク評価・管理学論

2

工・技社

科学技術コミュニケーション論

2

工・技社

安全マネジメント論

2

工・技社

計量システム分析

2

情・人

経済物理学

2

情・人

社会経済ネットワーク分析

2

情・人

都市経済学

2

情・人

空間経済学

2

（先端海洋物理学）

ント論」を履修

情・人
工・土
情・人

学融合科 ゲーム理論

2

目群(*)

工・土
経・経済
経営

応用経済数学2

プロジェクト評価論

2
5
－130－

情・人
工・土
情・人
工・土

すること。

産学共創大学院プログラム

情・人

計量行動分析

2

国際資源エネルギー戦略論

2

環・先進

2

環・先端

環境とエネルギーの安全保障問題
環境地理学Ⅱ

工・土

環・先端

2

ヒューマンセキュリティとグロー

理・地

2

医学

2

医学

宗教学特論Ⅰ

2

文・広域

防災法

2

法・公共

原子炉廃止措置工学

2

工・量子

2

農学

地域の計画と開発 I

2

国際

防災の国際潮流と仙台防災枠組

2

理・卓越

プロジェクトマネジメント論

2

理・卓越

変動地球共生学特別講義 I

2

理・卓越

変動地球共生学特別講義 II

2

理・卓越

変動地球共生学特別講義 III

2

理・卓越

変動地球共生学特別講義 IV

2

理・卓越

産学共創特別講義 I

2

理・卓越

産学共創特別講義 II

2

理・卓越

産学共創特別講義 III

2

理・卓越

産学共創特別講義 IV

2

理・卓越

バルヘルス
巨大災害に対する健康と社会のレ
ジリエンスInternational Development
Studies（国際開発学）

サステイナビリティセミナーⅠ

1

理・卓越

サステイナビリティセミナーⅡ

1

理・卓越

I-ラボ研修 I

1

理・卓越

I-ラボ研修 II

1理・卓越

I―ラボ研修Ⅲ

1

理・卓越

科目群 I―ラボ研修Ⅳ

1

理・卓越

研修

国際知育成研修 I

2

国際知育成研修 II

理・卓越
2

6
－131－

理・卓越

産学共創大学院プログラム

修士研修は、在籍する研究科専
攻に応じて、別に指定する理学研究科、工学研
究科、情報科学

修士研
専門科目

研究科、環境科

修に合

修士研修

各専攻

格する

学研究科、医学系研究科、文学こと

研究科、経済学研究科各専攻の授業科目を修得することにより読み替えるものとする。

1. 表に定められた授業科目の単位は、申請により在籍する専攻の修了要件単位として認められることがある。
(*) 科目によっては隔年で開講のものがある。
表 3. SyDE 後期課程（3・4・5 年次）の科目単位と履修方法
区分

授業科目名

研究科

選択

自由

必修

選択

および
専攻

環境地球科学特殊講義Ⅱ

2

理・卓越

リスク管理学特論2

工・技社

変動地球共生学特殊講義 I

2

理・卓越

変動地球共生学特殊講義 II

2

理・卓越

変動地球共生学特殊講義 III

2

理・卓越

変動地球共生学特殊講義 IV

2

理・卓越

学融合 産学共創特殊講義 I

2

理・卓越

科目群 産学共創特殊講義 II

2

理・卓越

産学共創特殊講義 III

2

理・卓越

産学共創特殊講義 IV

2

理・卓越

1

理・卓越

1

理・卓越

必修

サステイナビリティアドバン
ストセミナーⅠ
サステイナビリティアドバン
ストセミナーⅡ
7
－132－

備考

産学共創大学院プログラム

産官学協働研修Ⅰ

1

理・卓越

産官学協働研修Ⅱ
基礎 自主企画研修Ⅰ

1
1

理・卓越

研究 自主企画研修Ⅱ

1

コー 海外研修

理・卓越

2

理・卓越
理・卓越 左 記 授 業 科 目ス
研修のうちから 2
高度技術経営塾

2

理・卓越

単位 以上選択科目履修す るこ群と。
産官学協働研修Ⅰ

1

理・卓越

実 践 産官学協働研修Ⅱ

1

理・卓越

研 究 自主企画研修Ⅰ

1

理・卓越

コ ー 自主企画研修Ⅱ

1

理・卓越

ス

2

理・卓越

海外研修
高度技術経営塾

2

理・卓越
博士研修は、在籍する研究科
専攻に応じて、別に指定する
理学研究科、工学研究科、情報科学研究科、環

博士研
専門科目 博士研修

修に合
格する
こと

各専攻

境科学研究科、医学系研究科、文学研究科、経済学研究科各
専攻の授業科
目を修得することにより読
み替えるものとする。

1. 表に定められた授業科目の単位は、申請により在籍する専攻の修了要件単位として認められることがある。

8－133－

産学共創大学院プログラム

５．JICA 開発大学院連携プログラムについて（JICA 外国人留学生対象）
変動地球共生学卓越大学院プログラムと JICA（独立行政法人

国際協力機構）においては、連携機関として協働教育を実施しており、2021 年 10 月より、JICA 仙台防災枠組に貢献する防災中核人材育成プログラムで東北大学大学院理学研究科、工学研究科、情報科学研究科に入学する留学生について、本卓越大学院プログラム授業科目を提供し、JICA 開発大学院連携プログラムを設定します。
JICA から派遣された外国人留学生は、大学院在学期間中に下記科目から 2 科目 4 単位を選択履修すること。
また、所属専攻の修了要件単位にカウントできるように、各専攻の教務係に関連科目の認定の手続きを行うこと。
①

世界リスクマネジメント学

2 単位

②

変動地球共生学特別講義 I（MC 対象）または変動地球共生学特殊講義 I（DC 対象） 2 単位③

防災システム論

2 単位

9
－134－

産学共創大学院プログラム

グリーン×デジタル産学共創大学院プログラム(Graduate Program for Green and Digital Innovation: GreDi)－135－

産学共創大学院プログラム－136－

産学共創大学院プログラム－137－

産学共創大学院プログラム－138－

原子炉廃止措置工学プログラム（工学研究科，情報科学研究科）

原子炉廃止措置工学プログラム

原子炉廃止措置工学プログラム
工学研究科，情報科学研究科
原子炉廃止措置工学プログラム（以下、本プログラムとする。）は、国家課題対応型研究開発推進事業「廃止措置研究・人材育成等強化プログラム（旧 廃止措置等基盤研究・人材育成プログラム）」（文部科学省）に採択された本学による「廃止措置のための格納容器・建屋等信頼性維持と廃棄物処理・処分に関する基盤研究および中核人材育成プログラム」の一環として整備された教育プログラムです。
本プログラムは、東京電力福島第一原子力発電所の安全な廃止措置をリードできる中核人材の育成を図ることを目的としています。前期課程においては、廃止措置に関するコア領域の知識を修得すると共に、廃止措置に係わる広範な工学分野の知識を得ることとします。さらに、基盤研究への主体的参画、廃止措置を担う企業等における R&D インターンシップ等を通じて、中核人材に求められる専門力を涵養します。後期課程においては、専門性をより深めるとともにリーダーとしての素養を高めます。本プログラム修了者には、修了証を授与します。

修了要件
各研究科の規程による。
修了するために必要な単位は、所属する専攻で定められている修了要件に従って修得しなければならない。
本プログラム修了のためには、所属研究科・専攻における所定の講義及び研修の単位修得と並行して、以下に示す本プログラムの科目を履修し合格する必要がある。
[前期課程]（１）廃止措置工学基幹科目から必修 2 単位を含む 8 単位以上修得すること。
（２）廃止措置 R&D インターンシップ研修 1 単位以上を修得すること。
[後期課程]（１）廃止措置工学基幹科目から 4 単位以上修得すること。

－139－

東北大学学際高等研究教育院について東北大学学際高等研究教育院
東北大学学際高等研究教育院

学際高等研究教育院の若手研究者養成の支援を希望する
博士課程前期２年の課程の１年次学生の皆さんへ

学際高等研究教育院（以下「研究教育院」という。）とは、既存の研究科や学術領域にとらわれず、新しいタイプの異分野融合による新領域の学際的研究を創造して、将来のアカデミアを担う世界的な研究者を目指そうとする若手研究者を養成するための支援組織です。
研究教育院の審査に合格した大学院学生は、情報科学研究科に在籍したまま、「研究教育院生」と呼ばれます。
修士研究教育院生になるには、研究教育院指定授業科目（以下「指定授業科目」という。）から前期の 1 年次に 6 単位以上（ただし、他専攻又は他研究科等の指定授業科目を 4 単位以上）を履修した上で、本研究科に申請し、その推薦に基づき研究教育院の審査を受け、合格しなければなりません。
具体的には、前期 1 年次の 3 月までに指定授業科目を 6 単位以上修得し、指導教員の意見書を添え本研究科の教務係に申請します。研究科内で審査のうえで研究科の推薦書や成績表を添えて研究教育院へ推薦します。研究教育院では申請書を基に審査をして合格すれば前期課程 2 年次に修士研究教育院生として、奨学金、論文投稿費用や学会参加費用等の経済的支援や研究環境支援を受けるとともに、学際科学フロンティア研究所等の若手研究者などとの研究会やセミナーを通して、融合研究の視点の醸成や他分野研究者とのネットワーク形成などが可能となります。
また、修士研究教育院生であったものや修士研究教育院生以外で特に成績優秀な博士後期課程
1 年次生（医学、歯学、薬学履修課程は２年次生）から選抜される「博士研究教育院生」は、3 年間にわたり上記の支援のほか、その研究に見合った研究費の支援を受け、国際学会や海外での研究費用の助成なども受けることができます。

学際高等研究教育院における学生等に対する支援について○

いま、学問の領域は広がり、新しい研究分野がめざましい成果を挙げ始めています。新しい研究分野や融合領域を開拓しうる視野と発想の醸成を支援します。具体的には、既成の学術領
域のディシプリンにとらわれない、複眼的で幅広い視野と発想を育て、独創的な問題解決能力の育成を重視した実践的研究教育を支援します。

○

以下の 6 つの研究領域基盤（プラットホーム）が用意されています。異分野の研究領域に進出することを希望する学生はこの 6 つのプラットホームの中から自分の予定する研究内容に最も近いプラットホームを選択することになります。
１ 物質材料・エネルギー領域基盤
２ 生命・環境領域基盤
３ 情報・システム領域基盤
４ デバイス・テクノロジー領域基盤
５ 人間・社会領域基盤
６ 先端基礎科学領域基盤

学際高等研究教育院の詳しい内容や指定授業科目については、ホームページやパンフレットをご覧願います。
学際高等研究教育院ホームページ

http://www.iiare.tohoku.ac.jp/－141－情報科学研究科
博士後期課程学生特別支援制度について

情報科学研究科博士後期課程学生支援制度について

情報科学研究科 博士後期課程学生特別支援制度【概要】

博士後期課程学生特別支援制度は、本研究科の後期３年の課程（以降、後期課程という）に進学し、かつ、日本学術振興会特別研究員(DC1)への申請を行う予定のある学生のうち、特に優秀な者について、博士研究に専念できる環境を支援することを目的としたものです。
本制度に採用された学生は、後期課程に進学後に研究活動に従事することによって、最長
３年間、所定の給与を支給します。

【 対 象 者】
以下 １）～３）のいずれにも該当する者を対象とします。
１）前期課程２年次在学中に情報科学研究科／後期課程の入学試験（進学・編入学試験）に合格し、翌年度４月１日現在で情報科学研究科後期課程の１年次に在学する者。
＜４月入学のほか、１０月入学も含みます。＞
２）前期課程２年次在学中に、日本学術振興会特別研究員（DC1）へ本研究科の教員を指導教員として応募をする者。＜DC1の募集要項発表は例年３月頃です。＞
３）本研究科の後期課程への進学を目指しており、博士の学位を標準修業年限内（３年）で取得する意欲のある者。

【支援金額（給与）・採用形態について】採用者は、東北大学規定にもとづき「リサーチ・アシスタント」として雇用されます。
時給単価は1,500円とし、勤務実績により毎月の支給金額が変動しますが、毎月および年間の給与額は以下を予定しています。（令和６年３月現在）
週１５時間勤務 ： 月額 約８．５万円

年間 約１００万円☆その他、本制度の詳細や募集スケジュールについては情報科学研究科ウェブサイト
https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/scholarship/dc_shien.html
で確認してください。

－143－

他の大学院等における修学及び海外留学等について

他の大学院等における修学等
他の大学院等における修学等

他の大学院等における修学及び留学等並びに特別聴講学生及び特別研究学生に関する内規
平成 5 年 4 月 1 日 制定
（目的）
第１条 この内規は､東北大学大学院情報科学研究科規程（以下「研究科規程」という。）第 19 条、第 34 条及び第 35 条の規定に基づき、他の大学の大学院又は研究科等（以下「他の大学院等」という。）への修学及び留学等並びに特別聴講学生及び特別研究学生について定めるものとする。
（修学及び留学等）
第２条 研究科規程第 15 条第 1 項、第 2 項、第 16 条及び第 17 条の規定する「教育上有益であると
情報科学研究科教授会が認める」については、学生の所属する当該専攻長の承認があった場合に、教育上有益であると情報科学研究科教授会が認めるものとする。
2 研究科規程第 17 条第 1 項に規定する、「当該外国の大学院等と協議」については、当該大学院等からの受入許可書又は受入内諾等をもって、「当該大学院等と必要事項について協議」に代えることができるものとする。
第 3 条 学生は、他の大学院等において履修しようとする授業科目及び外国の大学院等に留学して履修しようとする授業科目について、あらかじめ指導教員及び学生の所属する当該専攻長の承認を得なければならない。
第 4 条 前条において修得した授業科目の認定にあたっては、本研究科履修内規第 2 条別表第 1 又は別表第 2 に規定する関連科目として取り扱うものとする。
第 5 条 転入学又は転科した者に対する前 2 条に基づく単位の認定は、前大学院又は前研究科において同様に認定された単位がある場合は、その単位を含めて行うものとする。
第 6 条 学生が他の大学院等において修学し、又は外国の大学院等に留学しようとするときは、指導教員及び学生の所属する当該専攻長の承認を得て情報科学研究科長に願い出るものとする。
（特別聴講学生及び特別研究学生）
第 7 条 特別聴講学生及び特別研究学生の受入れにあたっては、学生の所属大学長等の推薦及び受入予定教員の内諾を得ている者について受入れを許可するものとする。
第 8 条 特別聴講学生に対する授業科目履修の認定は、研究科規程第 12 条及び第 14 条を準用する。
第 9 条 特別研究学生に対する研究指導を受けたことの証明は、各専攻が行う。
附 則
この内規は、平成 5 年 4 月 1 日から施行する。
（省略）
附 則
この内規は、平成 19 年 4 月 1 日から施行する。

－145－

海外留学
海外留学

海外留学○ 大学間協定による留学
本学の学生が海外で教育を受けることは、将来、本学の研究教育の向上と活性化を促進させるのみ
ならず、国際理解と友好親善を図り、我が国の国際的地位を維持する上で重要です。
このことから本学では、海外の大学と大学間交流協定を締結し、それぞれの大学へ毎年学生を派遣しています。
１ 大学間交流協定校
下記ウェブサイトを参照してください。
https://web.tohoku.ac.jp/ged/partners
協定校によっては、年度により本学からの交換留学生を受け付けない場合があります。そのため、候補者調書に記載した派遣希望大学が、本学から交換留学生を受け付けない協定校である場合は、他の派遣希望大学の希望順位を繰り上げます。
２ 応募資格
応募資格は次のすべてを満たすことが必要です。
(1) 本学の大学院学生で、学業、人物ともに優秀な者(2) 派遣期間中に本学における在籍身分が「休学」とならない者(3) 留学先大学において、専門分野に関する教育を受け、また、その他の活動等を行うために十分な語学能力がある者(4) 留学期間終了後、本学に戻り学業を継続する者① 英語が指導言語である大学に派遣希望の者
１）派遣希望大学が語学要件を定めていない場合
TOEFL iBT®テスト 61（ITP®テスト 500）又は IELTS 5.5 以上のスコアを過去 1 年以内に取得していること。
※TOEIC®テストスコア、英検による応募は認めませんので留意してください。
※学内応募時に上記スコアを有しない場合であっても、
過去 3～1 年の間に学内条件を満たすスコアを取得しており、応募時点において、研究科長により学内条件を満たすスコアを有するとみなせる者と認められる場合に限り、応募を可能とする場合があります。
２）派遣希望大学が語学要件を定めている場合
当該申請要件を、所属部局への応募書類提出時までに満たしていること。
② 英語以外の言語が指導言語である大学に派遣希望の者
１）派遣希望大学が語学要件を定めていない場合
原則として、語学検定試験等によりヨーロッパ言語共通参照枠（CEFR）に照らし A2 相当以上を取得していること。
２）派遣希望大学が語学要件を定めている場合
当該申請要件を、所属部局への応募書類提出時までに満たしていること。
３ 派遣期間
第 1 次募集（翌年 8～10 月頃留学開始）・第 2 次募集（翌年 1～ 4 月頃留学開始）から、原則として 1～2 学期（4～12 ヶ月）※大学によって派遣可能期間が異なりますのでご留意ください。
４ 留学経費・奨学金について（１）経費負担
留学に要する経費は、留学生本人の自己負担とします。
－147－

海外留学

海外留学

（２）授業料
大学間学術交流協定の授業料不徴収条項に基づき、派遣先大学からは授業料は徴収されません。
（ただし、大学によっては授業料又は参加費が徴収される場合があります）。本学の授業料は納付する必要がありますのでご留意ください。
（３）奨学金交換留学に際し、以下の奨学金への申請が可能です① 東北大学基金グローバル萩海外留学奨励賞
東北大学基金による、海外留学奨学金です。
－奨学金：一時金 15 万円～30 万円（派遣地域により異なる）
月額 6～10 万円（派遣地域により異なる）－支給期間：1 年以内－対象者：本学の大学院学生（外国人留学生、非正規生を除く）で、学業成績が優秀な者。
② トビタテ！留学 JAPAN 日本代表プログラム
官民共働による、海外留学奨学金です。
－奨学金：一時金 15 万円～25 万円（派遣地域により異なる）
月額 6～16 万円（派遣地域により異なる）－支給期間：1 年以内－対象者：日本国籍を持つ（又は日本への永住が許可されている）30 歳以下の者で、本学の正規課程に在籍し留学終了後に本学で学業を継続または学位を取得する者。
③ 独立行政法人日本学生支援機構海外留学支援制度（協定派遣）による奨学金
独立行政法人日本学生支援機構による、海外留学奨学金です。
－奨学金：月額 6～10 万円（派遣地域により異なる）－支給期間：1 年以内－対象者：日本国籍を有する者(日本への永住が許可されている者を含む）で、JASSO が指定する計算式で算出する学業成績係数が 3.0 満点中 2.3 以上の者。
※③については、年度により、募集を行わない可能性がありますので、ご留意ください。
※①～③については、採用人数が限られているため、申請を希望した場合でも採用されないことがあります。
※奨学金の申請条件や支給額は、年度により変更がある場合があります。
④ その他、各種奨学団体等による奨学金制度を利用することもできます（募集情報は随時掲示でお知らせします）。また、一部の協定校では奨学金を支給していますので、応募者において確認してください。
（４）海外旅行保険料
交換留学生として派遣することが決定した場合は、留学中の万一の事故・病気・ケガ等に対応するために、必ず、本学が定める基準を満たす海外留学保険（学研災付帯 海学留学保険）に加入してください。
なお、保険料は学生本人の自己負担とします。
５ 募集時期
第 1 次募集（翌年 8～10 月頃留学開始）は 10 月頃、第 2 次募集（翌年 1～ 4 月頃留学開始）は 5
月頃に募集します。（掲示に注意してください。）
６ その他
上記のほか、ダブルディグリープログラム、ショートステイプログラムなどを実施しています。
各プログラムの詳細については、Web ページを参照するか、教務係又は教育・学生支援部留学生課（川内北キャンパス）に問い合わせてください。
東北大学ホームページ → 国際交流 を参照してください。
http://www.tohoku.ac.jp/japanese/overseas/－148－

学生留意事項 等

学生留意事項
学生留意事項

学生留意事項１ 諸連絡・手続き(1) 情報科学研究科教務係（以下「教務係」という。）の窓口業務時間は、次のとおりです。
８：３０～１７：１５（昼休み１２：００～１３：００）
ただし、土曜日・日曜日・祝日（振替休日を含む）・一斉休業日（8 月中旬予定）・年末年始（12 月 29 日から 1 月 3 日まで）は休業となります。
(2) 学生に対する連絡事項は、すべて情報科学研究科 Web ページ（以下「Web ページ」という。）（https://www.is.tohoku.ac.jp/）により行います。
特に、学内向け情報（https://www.is.tohoku.ac.jp/jp/forstudents/）の「お知らせ」「講義・履修関係」に常に注意してください。あわせて、特に重要なお知らせについては、東北大学
学務情報システム(https://www.srp.tohoku.ac.jp/)の掲示板でもお知らせします。所属棟（情報科学研究科棟を除く。）の掲示等にも注意してください。
(3) 連絡事項の見落としによる締切期日・窓口受付時間等の遅延は、取り返しのつかない事態を生ずることがありますので、十分注意してください。
(4) 印鑑は、諸手続き等に必要ですので、常に携帯してください。
(5) 諸手続き等についての不明な点は、教務係へ照会してください。
２ 学生証(1) 学生証は、東北大学の学生であることを証明する大切な身分証明書です。常に学生証を携帯し、各窓口などで本学教職員及びその他の者からの要求があるときは、提示しなければなりません。
また、証明書自動発行機、図書館などの利用にも必要となりますので、学生証を常に携帯する習
慣をつけましょう。
(2) 学生証の紛失について落としたり他人に貸したりした学生証が悪用されると、本人になりすまして学生ローンなどで借金をしたり、各種の学生割引を利用されたりなど、知らないうちに学生証が悪用され損害を受けることにもなりかねません。本学及びあなたが迷惑をこうむることになりますから、特に注意
してください。
また、紛失した場合は、すみやかに警察へ届けるとともに、教務係へ再交付の手続きを行ってください。
(3) 学生証の返却について再交付を受けてから、前の学生証がみつかった場合、卒業・修了時、または退学・除籍などにより学籍を失った（学生の身分がなくなった）場合には、すみやかに教務係へ学生証を返却してください。
３ 指導教員及び副指導教員(1) 指導教員は、研究室で研究指導を行います。また、授業科目の履修及び研究等の修学指導や、学生生活上の相談にも応じています。
(2) 本研究科では、指導教員の他に、指導教員が副指導教員（本研究科の教授又は准教授）１名を指名します。副指導教員は特別の事情がある場合、指導教員に代わり、研究指導及び授業科目の履修の指導を行います。

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学生留意事項
学生留意事項

４ 履修登録及び成績評価について
授業科目の履修にあたっては、所定の期日までに履修登録をしなければなりません。履修登録をしないで授業を受けても、単位の修得はできません。
履修手続きは学期ごとに行います。履修を希望する授業科目は、学務情報システム（学生用 Web）
で登録を行ってください。授業科目の履修登録等については、情報科学研究科ホームページに詳細を掲載しておりますので、確認してください。
関連科目及び自由聴講科目を履修する場合は、所定の期日までに履修届を教務係に提出してください。（「情報科学研究科関連科目等履修要項」参照 11 頁）(1) 他学部及び他研究科の授業科目を履修する場合は、当該学部、研究科の指示を受けて、履修の手続きをしてください。
(2) 上記科目の履修を取消す場合は、指定期日までに授業担当教員に申し出るとともに、教務係に届け出てください。
(3) 履修した授業科目等の成績評価に疑問がある場合は、授業担当教員から説明を受けることができます。
(4) 履修した授業科目等の成績評価に不服がある場合は、不服申立期間内（成績発表後１か月以内）に、教務係を通して、教務委員長に申し出てください。
(5) 教務委員長に不服の申立があった場合は、教務委員会の委員若干名で構成する審査委員会を設置し、不服の申立内容を審査します。
５ 授業料の納付
在学中の授業料は、指定銀行の預金口座からの自動引落しにより大学へ納付していただくことになります。手続きについては、入学手続書類に同封してありますので所定の期日までに提出してください。
６ 授業料の免除(1) 経済的理由その他やむを得ない事由により授業料の納付が困難であり、かつ学業が優秀であると認められる者については、願い出により選考のうえ、授業料の免除を許可する制度があります。
（「東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程」参照 206頁）(2) 上記の出願方法については、Web ページでお知らせします。出願者には、免除の許可、不許可が決定するまでは、授業料の口座引落しは行いません。
７ 授業料の徴収猶予又は月割分納(1) 経済的理由によって、授業料を納付期限までに納付することが困難な者に対しては徴収猶予（延納）、一括納付が困難な者に対しては月割分納を、それぞれ願い出により許可される制度があります。（「東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程」
参照 206 頁）(2) 上記の願い出についても、Web ページでお知らせします。

－150－

学生留意事項
学生留意事項

８ 入学料の免除又は徴収猶予
大学院研究科に入学等を許可された者で、経済的理由によって入学料の納付が著しく困難であると認められる者については、願い出により選考のうえ、入学料の免除又は徴収猶予を許可する制度があります。（「東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程」参照 212 頁）
願い出の詳細については、入学手続き時にお知らせします。
９ 休学、復学、退学等
学籍上の異動（休学、復学、退学等）の願い出は、異動希望月の前（各月 15 日まで）に教務係に提出してください。
なお、次の点に留意してください。
(1) 指導教員と必ず面談のうえ、承認を得てください。
（休学期間の延長の場合も同様です。
）(2) 休学期間中の経過報告書を教務係に提出してください。
(3) 休学期間が終了する場合に、復学届を教務係に提出してください。また、休学期間が終了する
以前に復学を希望する場合は、復学願を教務係に提出してください。
10 現住所及び身上事項等
氏名及び本籍地の変更が生じた場合は、その都度、速やかに教務係に申し出てください。住所変
更であれば東北大学学務情報システムからの電子申請も可能です。届け出をしない場合、諸証明書には最初に届け出たもので交付されるので注意してください。
（修了後も同様です。
）
また、旧姓使用を希望する場合は、教務係に申し出てください。なお、認められた旧姓等と戸籍の原本との相違に関する説明責任はご本人に負っていただくことになります。
11 在学中に諸証明書が必要な場合(1) 成績証明書、在学証明書、修了見込証明書（最終学年のみ）、健康診断結果報告書及び学生旅
客運賃割引証（ＪＲ学割証）は自動発行機で発行します。
(2) 自動発行機の設置場所等は次のとおりです。
地 区

設置場所

異常発生時の連絡先

川内北教育・学生総合支援センター１階（２台併設）

学生支援課経済支援係

川内南

文科系総合講義棟１階コモンスペース

川内キャンパス事務センター
資産・調達係

青葉山北

理学部・理学研究科教務窓口前

理学部・理学研究科学生支援係

青葉山東

工学部・工学研究科中央棟１階

工学部・工学研究科学生支援係

青葉山新

農学系総合研究棟本館１階ｴﾝﾄﾗﾝｽﾎｰﾙ

農学部・農学研究科教務係

星 陵

星陵会館１階エントランスホール

医学部・医学系研究科教務課

片 平

ｴｸｽﾃﾝｼｮﾝ教育研究棟１階ｴﾝﾄﾗﾝｽﾎｰﾙ

法学部・法学研究科専門職大学院係

注）所属研究科等の所在地区にかかわらず、上記いずれの発行機も利用できます。

－151－

学生留意事項

学生留意事項12 修了後に諸証明書が必要な場合
修了後、各種証明書等が必要になった場合は、所要の切手を貼付した返信用封筒を同封し、下記の事項をご記入の上、教務係へ申し込んでください。
・ 専攻、課程及び修了年月日
・ 氏名及び生年月日・ 証明書の種類及び必要枚数
・ 必要事項及び提出先
注１） 英文証明書の場合は、上記事項の英語訳を記入してください。
注２） 1 回の発行は、5 通までです。

なお、所定の様式は本研究科 Web ページからダウンロードできます。
13 学生旅客運賃割引証（学割証）(1) 旅客鉄道㈱（ＪＲ）が学生の勉学を容易にするために与える特典ですので、使用にあたっては、規定を遵守し不正行為のないように注意してください。
(2) 学割証は自動発行機で発行します。1 回の発行枚数は 2 枚です。
(3) 学割証の有効期限は発行の日から 3 か月間で、年間交付枚数は 20 枚です。
14 奨学生の募集及び奨学金の交付等(1) 日本学生支援機構奨学生
・ 日本学生支援機構から募集通知があった都度、Web ページによりお知らせします。定期採用（4 月に募集する在学採用）、臨時採用（年度による）の他、災害や家計負担者の死亡、失業など家計が急変した場合は緊急（応急）奨学金が受けられる場合がありますので、教務係
へご相談ください。
・ 毎年 12～2 月頃に奨学金継続願の提出により、奨学生の適格認定を行います。この手続きをしない場合は、奨学金の振込が停止されます。この手続きについては、Web ページによりお知らせしますので、手続きもれのないよう注意してください。
・ 単位の取得状況が芳しくない場合、翌年度の奨学金の貸与が停止されることがありますので、注意して下さい。
・ 第一種奨学金については、課程在籍中の成績、研究業績により貸与額の全額もしくは一部の返還が免除となる「業績優秀者特別返還免除」制度があり、毎年 1 月頃に申請を受け付けています。申請できるのは貸与終了（辞退・退学等の場合を含む）となる年度限りとなりますので、希望する場合は忘れずに申請して下さい。
(2) その他の奨学金
地方公共団体、民間企業、財団法人等から募集通知があった都度、Web ページによりお知らせします。
15 情報科学研究科長と情報科学研究科学生との面会手続
情報科学研究科学生が情報科学研究科長と面会を希望する場合は、次の手続きをしてください。
面会希望者は、所定の用紙により、原則として希望日の 3 日前までに教務係に申し出て、情報科－152－

学生留意事項
学生留意事項学研究科長の承諾を得てください。
ただし、学生の人数は 16 名以内とし、面会時間は 1 時間以内とします。
なお、面会希望内容によっては、若干名の教授等が同席することがあります。
16 保健衛生(1) 定期健康診断
全学生を対象として、年１回（５月、秋季入学者は１０～１１月）定期健康診断を行っています。疾病の早期発見や予防のため、健康管理の万全を期するためにも必ず受診してください。
なお、就職や奨学金の申請等に必要な健康診断書は定期健康診断の結果に基づいて発行します
が、定期健康診断を受診しなかった学生には発行できませんので注意してください。
(2) 保健管理センター
下表のとおり学内数地区に保健管理センター及び保健室が設置され、学生は容易に各専門医（学医）の診療が受けられます。利用前には、保健管理センター及び利用希望の保健室に電話で一度ご相談ください。
また、栄養士による学生に対する献立や栄養指導・食生活に関する相談に応じています。

センター及び保健室名
保健管理センター（川内北キャンパス）Tel 022－795－7829
歯科
Tel 022－795－7830
片平保健室
Tel 022－217－5022

学医による健康相談

健康相談日（看護師常勤）

月～金（午前・午後）金（午後）

工学部保健室（青葉山）
Tel 022-795-3667

火（午後）

農学部保健室（新青葉山）
Tel 022－757－4036

月・水
（午後）

医・歯学部保健室（星陵町）
Tel 022－717－8192

木
（午後）

科別
内
科
外
科
歯
科
メンタルヘルス

相談・診療日
月～金
月～金（午後）／水（午前）月（午後）火・金（午前）
火・金

受付時間 13：30～16:15
医師による健康相談・診療は行っていない。
各保健室では、看護師による健康相談・応急処置を行っている。

『東北大学学生生活案内／Campus life guide』にある「学生生活 ４ 健康管理・相談窓口」の頁も参照のこと。

17 研究災害における医療処置
研究災害（正課中に起きた事故等）により診療を必要とする場合は、研究科長が発行する「研究災害診療証明書」によって東北大学病院において診療を受けた場合に限り、その費用が無料となります。
証明書交付願用紙は、教務係で交付しますので、事故等が起きた場合は至急申し出てください。
18 学生教育研究災害傷害保険・学生教育研究賠償責任保険制度（学研災・学研賠）
教育研究活動中に発生した不慮の災害事故はもとより、課外活動中の災害、事故及び通学中の事－153－

学生留意事項

学生留意事項故により自分の身体に傷害を被った場合、他人にけがを負わせたり、他人の財物を損壊した事による法律上の損害賠償は発生する場合の保険として「学生教育研究災害傷害保険（学研災）」「学生教育研究賠償責任保険（学研賠）」の制度があります。
本研究科に在籍している学生は、学研災・学研賠ともに入学時に加入を義務づけていますので必ず加入することが必要です。
詳細については、教務係又は教育・学生支援部学生支援課生活支援係に問い合わせてください。
19 青葉山体育施設の使用
体育館およびグラウンドは、青葉山地区の部局の学生及び教職員の体育活動に使用することができます。使用する場合は、所定の使用願を使用日の 3 日前までに工学部・工学研究科教務課学生支援係に提出して、その許可を受ける必要があります。
なお、体育館およびグラウンドの使用を許可された場合は「体育館使用心得」「グラウンド使用
心得」を守り使用してください。
20 ソーシャルメディアポリシー
東北大学は、ソーシャルメディア公式アカウントの運営並びに本学に属する部局及び個人（教職員・学生）のソーシャルメディア利用にあたって、次のＷＥＢサイトに掲載のとおり定めます。
https://www.tohoku.ac.jp/japanese/site/socialmedia/01/socialmedia0101/
東北大学各部局、教職員及び学生は、ソーシャルメディアを活用するにあたり、法令、公序良俗、本法人が定めた各規程を遵守し、良識をもって言動するよう喚起します。
・コンピュータネットワーク 安全・倫理に関するガイドライン
・ソーシャルメディアの公式利用に関する情報セキュリティ対策ガイドライン
21 駐車場の利用について
情報科学研究科学生の駐車場の利用については、所属する棟の駐車場の利用方法の取扱いに従ってください。
22 東北大学工明会について
東北大学工明会は、工学部、工学研究科及び情報科学研究科等に在学する学生と教員等で組織され、会員相互の親睦と生活の向上を図ることを目的としている親睦団体です。
工明会には、各種の事業を実施する機関として、総務部及び運動部の 2 部が置かれています。
活動している事業の例として、運動部主催の「大運動会」は、恒例の催しになり、全学に良く知られています。
伝統を生かし、これをさらに充実させるとともに、清新の企画を加えることも新入会員の果たす活動の場であり、工明会は皆さんの充実した学生生活のために大いに活用されることを望んでいま
す。

－154－

学生生活上の相談
学生生活上の相談

学生生活上の相談について
Ⅰ 学生からの相談に情報科学研究科教員が対応しますので、相談をしたい場合は、下記のとおり連絡してください。
必要に応じて、他の窓口やサービス機関、専門家の方を紹介することができます。
相談内容についての秘密はかたく守られますので、安心して相談してください。
情報科学研究科学生相談方法
1. 情報科学研究科相談員に直接相談をする。
2. 電話、手紙、E-mail 等で連絡をする。
＜学生相談員＞○氏

名

原田 昌晃 教授

電話番号022-795-4700

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3-09
情報科学研究科 システム情報数理学Ⅰ研究室

E-mail○氏

mharada@tohoku.ac.jp

名周 暁 教授

電話番号022-795-7166

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-05
工学研究科電子情報システム・応物系２号館 アルゴリズム論研究室

E-mail○氏

名zhou@tohoku.ac.jp
河野 達仁 教授

電話番号022-795-7495

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-6-06
工学科学研究科人間環境系棟 社会システム計画学研究室

E-mail○氏

名kono@plan.civil.tohoku.ac.jp
和田 裕一 准教授

電話番号022-795-4539

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3-09
情報科学研究科 認知心理情報学研究室

E-mail○氏

名yuwada@cog.is.tohoku.ac.jp
全 眞嬉 准教授

電話番号022-795-4739

研究室住所〒980-8579 仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3-09
情報科学研究科 情報システム評価学研究室

E-mailjinhee@dais.is.tohoku.ac.jp－155－学生生活上の相談
学生生活上の相談

Ⅱ 学生生活上の悩みについて相談する全学の機関として、東北大学学生相談所および特別支援センターがあります。
同相談所に相談したい場合は、下記のとおり連絡してください。
学生相談所
学業、将来の進路、人間関係、性格、こころの健康など、学生生活を送る上でのさまざまな相談。
相談方法：学生相談所を直接訪ねるか、電話、E-mail で予約する。
電話番号：022-795-783 3／ E-mail：gakuso@ihe.tohoku.ac.jp
特別支援センター
視覚障害、聴覚障害、肢体不自由、内部障害、発達障害、精神障害など、生涯のある学生の相談・支援を行っている。
相談方法：特別支援センターを直接訪ねるか、電話、E-mail で予約する。
電話番号：022-795-7696 ／ E-mail：t-sien@ihe.tohoku.ac.jp
学生相談・特別支援センターのホームページ https://www.ccds.ihe.tohoku.ac.jp

情報科学研究科「教育相談室」について
本研究科に所属している学生の皆様に、教務関係の問題や研究室での研究活動に関わる問題などを気軽に相談できるよう、「教育相談室」を設置しています。相談に対して、アドバイスや支援を受けることができますのでお気軽に活用ください。
１．相談対象・授業科目履修にかかわる問題・研究室での研修・研究活動にかかわる問題
２．相談の申し込み（１）下記メールアドレスに相談の申込みをしてください。
・相談受付のメールアドレス
is‐advise@grp.tohoku.ac.jp
相談の内容については、「授業関係」、「研究室での研修関係」、「その他」のどれであるかを明記して下さい。
（２）申込み後、担当委員を決定し、相談日時の都合をお聞きし、日時と場所を指定します。
３．相談の実施要領
相談は面談により行います。相談の内容については守秘義務を順守します。

－156－

学生事故処理指針
学生事故処理指針

平成 13 年 11 月 15 日 教 授 会
平成 13 年 10 月 31 日 学生生活委員会

情報科学研究科学生事故処理指針（目的及び運用上の注意）
第 1 条 この指針は、本学構内で、人の死傷、盗難、火災、天災、物損（器物損壊行為を含む。）又はこれに類する事故（以下「事故」という。）が発生し、第一発見者が本研究科に籍を置く学生（以下「学生」という。）である場合の取扱いを統一し、その処理を円滑に進めることを目的とする。
2 学生は、本学構内において事故が発生した場合は、東北大学学生事故処理指針に基づき定める本指針により、適切な措置を採らなければならない。
3 この指針の運用に当たっては、人の生命を最優先するとともに、研究及び教育という大学の機能に支障をきたすことのないよう留意しなければならない。
（火災）
第 2 条 学生が火災を発見した場合は、最寄りの火災報知器で通報するとともに、近辺の研究室等に大声で知らせ、直ちに消防署に通報し、身体の安全確保が可能なときは、近くにいる教職員・学生と協力して、消化及び被害の拡大防止のための措置を採るものとする。
また、速やかに、事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（人の死傷）
第 3 条 学生が人の死傷に関わる事故を発見した場合は、直ちに医師又は救急車を呼ぶ等救護の措置を採るものとする。
また、速やかに、事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（物損事故）
第 4 条 学生が物損事故を発見し、又は物損事故を起こした場合は、そのことを直ちに近くにいる教
職員又は事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（盗難）
第 5 条 学生が盗難の現場を発見し、又は盗難に遭った場合は、そのことを直ちに事故発生区域を管轄する部局の事務室に通報するものとする。
（警察への通報）第 6 条 事故の発生を知った学生は、その事故により人の生命又は身体に危険が及び、又は及ぶおそれがある場合は、警察による事故の措置が直ちに必要と判断されたときは、自ら、警察に通報するものとする。

－157－

緊急・救急連絡方法

緊急・救急連絡方法

火災や事故の場合の緊急・救急連絡方法
初期消火が可能な火災や生命にかかわらない事故の場合

非常事態発生当事者又は発見者（学
学生、教職員）
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓
↓

消防署
又は 119救急車
警察署 110

初期消火

→→→→

応急処置

教 授
准教授
不在の時

情報科学研究科事務室
出動要請

←←

（判断）

←←

教 授
准教授

022－７９５－５８１４←→

工学部管理棟警務員室（時間外）
022－７９５－５８４０

↓
↓
↓
↓
↓

治療を要する場合↓↓
東北大学病院
医事課外来係 022-717-7086・7087
救急受付
医事課（時間内）022-717-7000（時間外）土・日・祝日 022-717-7024

↓
↓
↓
↓

事務長
専攻長

←→

総務係長
教務係長
会計係長

↓
↓
↓
↓

↓
↓
↓
↓

情報科学研究科長（不在の時は副研究科長）※ 初期消火が不可能な火災の場合、あるいは生命にかかわる事故と判断される場合には、当事者又は発見者が直接消防署（外線０－１１９番）、大学病院に電話をしてください。
※ 人の生命や身体に危険が及ぶ、又は及ぶ恐れがある場合には、当事者又は発見者が直接警察（外線０－１１０番）へ通報してください。

141

－158－

東北大学安否確認システム登録方法
東北大学安否確認システム登録方法

東北大学安否確認システム登録方法（１）お知らせ○東北大学では、災害等の有事の際に、学生・教職員全員の安否を確認することとしています。
○安否確認を効率よく行い、また学生・教職員に緊急連絡を行うことを目的として、平成２６
年１０月から安否確認システムを導入しています。（対象は、全学生・教職員です。）（２）登録・操作方法○学務情報システムに登録されているメールアドレスに、有事の際に安否確認メールや緊急連
絡が、あなたの携帯電話やＰＣ等に送信されます。
○メールを受信したら、メール内にあるＵＲＬへアクセス。安否の状況を選択するだけで簡単に安否連絡ができます。

－159－

東北大学安否確認システム登録方法－160－

東北大学安否確認システム登録方法－161－

東北大学安否確認システム登録方法

－162－

資

格

等

教育職員免許状取得について

教育職員免許状取得について
学校教育法第一条に定める中学校，高等学校などの各学校の教員となるためには，教育職員免許法に定める所定の単位を修得し，各都道府県の教育委員会から授与される教育職員免許状を取得する必要があります。
ここでは，取得しようとする専修免許状と同教科の一種免許状を有する者及び授与を受けることができる者が，専修免許状を取得する場合の所要資格などについて説明します。
なお，一種免許状を取得していない者で，新たに専修免許状を取得しようとする者は，教育職員免許法に定める科目を修得しなければなりません。その所要資格などについては，出身大学（学部）での既修得単位及び教育職員免許
法の改正等に伴い個々に修得科目（単位）が異なると思われますので所属する研究科の教務係に相談してください。
１．取得できる免許状の種類及び教科
情報科学研究科の各専攻前期課程は、教育職員免許法に定める免許状授与の所要資格を得させるための課程として認定されていますので、中学校・高等学校教諭一種免許状（数学）、中学校教諭一種免許状（社会）・高等学校教諭
一種免許状（公民）、高等学校教諭一種免許状（情報）又は中学校・高等学校教諭一種免許状（英語）授与の認定を受けている課程において所定の単位を修得している場合は、本課程において修得した単位を加えて、中学校・高等学
校教諭一種免許状に対応する教科の中学校・高等学校教諭専修免許状（数学）、中学校教諭専修免許状（社会）・高等学校教諭専修免許状（公民）、高等学校教諭専修免許状（情報）又は中学校・高等学校教諭専修免許状（英語）を取得できます。
○免許状の種類・教科
免許状の種類専 攻中学校教諭専修免許状

高等学校教諭専修免許状

情 報 基 礎 科 学 専 攻

数 学

数 学

情 報

シ ス テ ム 情 報 科 学 専 攻

数 学

数 学

情 報

社 会

公 民

情 報

英 語

英 語

数 学

情 報

人 間 社 会 情 報 科 学 専 攻
応 用 情 報 科 学 専 攻

数 学

２．基礎資格及び最低修得単位数
本研究科で免許状を取得するための基礎資格及び最低修得単位数は次のとおりです。
所要資格
免許状の種類中学校教諭専修免許状
中学校教諭専修免許状
中学校教諭専修免許状

（数学）
（社会）
（英語）

高等学校教諭専修免許状
高等学校教諭専修免許状
高等学校教諭専修免許状
高等学校教諭専修免許状

（数学）
（公民）
（情報）
（英語）

基礎資格

大学院において修得することを必要とする専門科目の 最 低 修 得 単 位 数

修士の学位を
有すること

２４

－163－

教育職員免許状取得について

３．大学が独自に設定する科目
本研究科で免許状を取得するための大学が独自に設定する科目の単位及び履修方法は次のとおりです。
数学
情報
数学
情報
情 報 基 礎 科 学 専 攻 情 報 基 礎 科 学 専 攻 システム情報科学専攻 システム情報科学専攻
授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

情報基礎数理学Ⅰ
情報基礎数理学Ⅱa
情報基礎数理学Ⅱb
情報基礎数理学Ⅳ
システム情報数理学Ｉa
システム情報数理学Ｉb
システム情報数理学Ⅱ
情報数学基礎演習
離散数
学
統計的モデリング
計 算 数 理 科 学
高 性 能 計 算 論
応用微分方程式論
情報基礎数理学特選
システム情報数理学特選

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

計 算 機 構 論
知能集積システム学
ソフトウェア基礎科学
アーキテクチャ学
情 報 論 理 学
コミュニケーション論
暗号
理論
高信頼システムアルゴリズム論
知能システム科学
自然言語処理学
コンピュータビジョン
知能制御システム学
システム制御工学Ⅰ
高次視覚情報処理論

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

システム情報数理学Ｉa
システム情報数理学Ｉb
システム情報数理学Ⅱ
情報基礎数理学Ⅰ
情報基礎数理学Ⅱa
情報基礎数理学Ⅱb
情報基礎数理学Ⅳ
情報システム評価学
システム情報数理学特選
数 値 解 析 学 Ⅰ
統計的モデリング
離散数
学
計 算 数 理 科 学
高 性 能 計 算 論
情報数学基礎演習

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

アルゴリズム論
知能システム科学
自然言語処理学
情 報 生 物 学
コンピュータビジョン
知能制御システム学
システム制御工学Ⅰ
音 情 報 科 学
高次視覚情報処理論
情報ストレージシステム科学
計 算 機 構 論
知能集積システム学
ソフトウェア基礎科学
情 報 論 理 学
コミュニケーション論

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

情報システム評価学

2

情報基礎科学ゼミナール

3

情報基礎数理学特選

2

暗

論

2

数 値 解 析 学 Ⅰ
情報基礎科学としての数理情報学
情報基礎数理学ゼミナール
情報基礎数理学研修 A
情報基礎数理学研修 B

2
2
3
3
6

情報基礎科学研修 A
情報基礎科学研修B

36

応用微分方程式論
情報基礎科学としての数理情報学
システム情報数理学ゼミナール
システム情報数理学研修A
システム情報数理学研修B

2
2
3
3
6

高信頼システムシステム情報科学ゼミナール
システム情報科学研修A
システム情報科学研修 B

2
3
3
6

英語
情報
人間社会情報科学専攻

人間社会情報科学専攻

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

言 語 構 造 論
統 語 構 造 分 析
現 代 文 法 理 論
意 味 構 造 分 析
コミュニケーション表現分析
言語テキスト解析論
形 態 論 分 析
英語プレゼンテーション
人間社会情報科学ゼミナールⅢ
人間社会情報科学研修ＡⅢ
人間社会情報科学研修ＢⅢ

2

学習心理情報学
認 知 情 報 学
クリティカル・シンキング
ゲ ー ム 理 論
計量システム分析
計 量 行 動 分 析
暗号
理論
社 会 制 度 論
数 理 都 市 解 析
都 市 景 観 論
メディア・コミュニケーション論

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

2
2
2
2
2
3
3
6
3
3
6

物語メディア論2

情報メディア教育論
政 治 学 方 法 論
情報リテラシー実習Ａ
情報リテラシー実習Ｂ
高信頼システム人間社会情報科学ゼミナールⅡ
人間社会情報科学研修AⅡ
人間社会情報科学研修BⅡ
情報教育リテラシーゼミナール
情報教育デザイン論Ａ
情報教育デザイン論Ｂ
情報教育デザイン論プロジェ
クト研究

2
2
2
2
2
2
2
3
3
6

－164－

6

号

理

教育職員免許状取得について

社会・公民
数学
情報
人間社会情報科学専攻 応 用 情 報 科 学 専 攻

応用情報科学専攻

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

授業科目

単位

人間・自然関係論
地 域 社 会 論
フィールドワーク実習
社会構造変動論
フィールドワーク論
インタビューデータ解析
デジタルデモクラシー論
比 較 政 治 理 論
政 治 意 識 論
情報技術経営論
ミクロ社会経済システム論
空 間 経 済 学
都 市 経 済 学
交通システム分析
プロジェクト評価論
人間社会情報科学ゼミナールⅠ
人間社会情報科学研修 AⅠ
人間社会情報科学研修 BⅠ

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
6

学際情報科学論
物理フラクチュオマティクス論
情報通信技術論
人間－ロボット情報学
応用知能ソフトウェア学
応用微分方程式論
システム情報数理学Ｉa
システム情報数理学Ｉb
時空間統計モデリング基礎
情報基礎科学としての数理情報学
統計的モデリング
応用情報科学ゼミナールⅠ
応用情報科学研修 AⅠ
応用情報科学研修 BⅠ

2
2
2
2
2
2
2
2
1
2
2
3
3
6

情報法律制度論
情 報 倫 理 学
生命情報システム科学
認 知 情 報 学
学習心理情報学
情報ネットワーク論
ブレインファンクション集積学
健 康 情 報 学
数 理 流 体 力 学
特別演習アルゴリズム論
情 報 生 物 学
高次視覚情報処理論
高信頼システム
計 算 機 構 論
暗号
理論
コンピュータビジョン

2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2

応用情報科学ゼミナールⅡ
応用情報科学研修 AⅡ
応用情報科学研修 BⅡ

3
3
6

４．教育職員免許状の申請について
教育職員免許状は，大学が発行するものではなく，都道府県の教育委員会への申請に基づき授与されるものです。
ただし，在学中の者の免許状については，本学で宮城県教育委員会に一括して申請を行っており，申請手続きを行った者は，学位記授与式の日に免許状を受け取ることができます。なお，この申請手続きについては，11月頃に掲示等でお知らせします。

－165－

諸

規

則

東北大学大学院通則東北大学大学院通則
昭和２８年１１月１６日
制定
目次
第１章 総則（第１条―第９条）
第２章 入学、再入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻（第１０条―第２１条）
第３章 休学（第２２条―第２４条）
第４章 転学、退学及び除籍（第２５条―第２７条）
第５章 教育方法等（第２８条―第３０条）
第５章の２ 他の大学院等における修学及び留学等（第３１条―第３１条の５）
第６章 課程修了及び学位授与（第３２条―第３７条）
第７章 懲戒（第３８条）
第８章 授業料（第３９条―第４４条の２）
第９章 科目等履修生（第４４条の３―第４４条の１０）
第９章の２ 特別聴講学生及び特別研究学生（第４４条の１１―第４４条の１７）
第１０章 外国学生（第４５条―第４６条の２）
第１１章 インターネット・スクール（第４７条）
附則
第１章 総則第１条 東北大学大学院（以下「本大学院」という。
）は、学術の理論及び応用を教授研究し、その深奥を究め、又は高度の専門性が求められる職業を担うための深い学識及び卓越した能力を培い、ひろく文化の発展に寄与することを目的とする。
２

本大学院のうち、専門職大学院は、学術の理論及び応用を教授研究し、高度の専門性が求められる職業を担うための深い学識及び卓越した能力を培うことを目的とする。

３

次条第１項又は第３条の規定により本大学院に置かれる研究科若しくは専攻又は課程ごとの人材の養成に関する目的その他の教育研究上の目的については、研究科規程の定めるところによる。

第２条 本大学院に置く研究科及び専攻は、次のとおりとする。
文学研究科 日本学専攻、広域文化学専攻、総合人間学専攻
教育学研究科 総合教育科学専攻
法学研究科 総合法制専攻、公共法政策専攻、法政理論研究専攻
経済学研究科 経済経営学専攻、会計専門職専攻
理学研究科 数学専攻、物理学専攻、天文学専攻、地球物理学専攻、化学専攻、地学専攻
医学系研究科 医科学専攻、障害科学専攻、保健学専攻、公衆衛生学専攻
歯学研究科 歯科学専攻
薬学研究科 分子薬科学専攻、生命薬科学専攻、医療薬学専攻
工学研究科

機械機能創成専攻、ファインメカニクス専攻、ロボティクス専攻、航空宇宙工学専

攻、量子エネルギー工学専攻、電気エネルギーシステム専攻、通信工学専攻、電子工学専攻、応用物理学専攻、応用化学専攻、化学工学専攻、バイオ工学専攻、金属フロンティア工学専攻、
知能デバイス材料学専攻、材料システム工学専攻、土木工学専攻、都市・建築学専攻、技術社
会システム専攻
農学研究科 生物生産科学専攻、農芸化学専攻－167－東北大学大学院通則

国際文化研究科 国際文化研究専攻
情報科学研究科

情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、人間社会情報科学専攻、応用情報科学専攻
生命科学研究科 脳生命統御科学専攻、生態発生適応科学専攻、分子化学生物学専攻
環境科学研究科 先進社会環境学専攻、先端環境創成学専攻
医工学研究科 医工学専攻
２

研究科の定員は、別表第１のとおりとする。

第２条の２ 前条に定めるもののほか、本大学院の次条に定める博士課程に、履修上の区分として、学位プログラムを置く。
２

学位プログラムに関し必要な事項は、別に定める。

第３条 本大学院に、別表第１のとおり修士課程、博士課程及び専門職学位課程を置く。
第３条の２

医学系研究科、歯学研究科及び薬学研究科以外の研究科の博士課程は、前期２年の課程（以下「前期課程」という。）及び後期３年の課程（以下「後期課程」という。
）に区分する課程（以下「区分課程」という。）とし、前期課程は、修士課程として取り扱う。
２

医学系研究科医科学専攻の博士課程は、医学を履修する課程（以下「医学履修課程」という。）とし、医学系研究科障害科学専攻及び保健学専攻の博士課程は、区分課程とする。

３

歯学研究科の博士課程は、歯学を履修する課程（以下「歯学履修課程」という。）とする。

４

薬学研究科医療薬学専攻の博士課程は、薬学を履修する課程（以下「薬学履修課程」という。）とし、薬学研究科分子薬科学専攻及び生命薬科学専攻の博士課程は、区分課程とする。

第３条の３ 法学研究科総合法制専攻の専門職学位課程は、法科大学院の課程とする。
第３条の４ 修士課程及び前期課程（以下「修士課程等」という。
）は、広い視野に立って精深な学識を授け、専攻分野における研究能力又はこれに加えて高度の専門性が求められる職業を担うための卓越した能力を培うことを目的とする。
第３条の５

後期課程並びに医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程は、専攻分野について研究者として自立して研究活動を行い、又はその他の高度に専門的な業務に従事するに必要な高度の研究能力及びその基礎となる豊かな学識を養うことを目的とする。
第３条の６

専門職学位課程は、高度の専門性が求められる職業を担うための深い学識及び卓越した能力を培うことを目的とする。
第３条の７ 法科大学院の課程は、専ら法曹養成のための教育を行うことを目的とする。
第４条 修士課程等の標準修業年限は、２年とする。ただし、教育研究上の必要があると認められる場
合には、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限は、２年を超えるものとすることがある。
２

前項の規定にかかわらず、修士課程等においては、主として実務の経験を有する者に対して教育を行う場合であって、教育研究上の必要があり、かつ、昼間と併せて夜間その他特定の時間又は時期において授業又は研究指導を行う等の適切な方法により教育上支障を生じないときは、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、標準修業年限を１年以上２年未満の期間とすることがある。

３

修士課程等の在学年限は、４年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

第４条の２ 後期課程の標準修業年限は、３年とする。ただし、教育研究上の必要があると認められる
場合には、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限は、３年を超えるものとすることがある。
２

後期課程の在学年限は、６年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

－168－東北大学大学院通則

第５条 医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程の標準修業年限は、４年とする。ただし、教育
研究上の必要があると認められる場合には、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限は、４年を超えるものとすることがある。
２

前項の課程の在学年限は、８年（４年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

第５条の２

法科大学院の課程を除く専門職学位課程の標準修業年限は、２年又は１年以上２年未満の期間とする。
２

前項の規定にかかわらず、法科大学院の課程を除く専門職学位課程においては、主として実務の経験を有する者に対して教育を行う場合であって、かつ、昼間と併せて夜間その他特定の時間又は時期において授業を行う等の適切な方法により教育上支障を生じないときは、研究科の定めるところにより、研究科、専攻又は学生の履修上の区分に応じ、その標準修業年限が２年の課程にあっては１年以上２年未満の期間又は２年を超える期間とし、その標準修業年限が１年以上２年未満の期間にあっては当該期間を超える期間とすることがある。

３

法科大学院の課程を除く専門職学位課程の在学年限は、４年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限の２倍の期間）とする。

第５条の３ 法科大学院の課程の標準修業年限は、３年とする。
２

法科大学院の課程における課程修了のための在学年限は、６年とする。ただし、法科大学院の課程において法学の基礎的な学識を有すると認める者（以下「法学既修者」という。
）にあっては、その在学年限を４年とする。

３

法科大学院の課程における各年次ごとに定める必要単位数の修得のための在学年限は、各年次２年とする。ただし、法科大学院の課程において病気その他やむを得ない事情があると認めた場合にあっては、その在学年限を各年次２年を超えた期間とすることがある。

第５条の４

学生が職業を有している等の事情により、標準修業年限を超えて一定の期間にわたり計

画的に教育課程を履修することを願い出たときは、研究科の定めるところにより、その計画的な履修を許可することがある。
２

前項の規定により計画的な履修を許可された者（以下「長期履修学生」という。）が、当該在学期間について短縮することを願い出たときは、研究科の定めるところにより、その在学期間の短縮を許可することがある。

３

長期履修学生は、標準修業年限の２倍の期間（第３２条の２、第３３条の４又は第３５条の２の規定により在学したものとみなされた長期履修学生にあっては、標準修業年限の２倍の期間から第３２条の２、第３３条の４又は第３５条の２の規定により在学したものとみなされた期間を減じた期間）を超えて在学することができない。

第６条 学年は、４月１日に始まり、翌年３月３１日に終わる。
第７条 学年を分けて、次の２学期とする。
第１学期 ４月１日から９月３０日まで
第２学期 １０月１日から翌年３月３１日まで
第８条 定期休業日は、次のとおりとする。
日曜日及び土曜日
国民の祝日に関する法律（昭和２３年法律第１７８号）に規定する休日
東北大学創立記念日 ６月２２日
春季休業 ４月１日から４月７日まで
夏季休業 ７月１１日から９月１０日まで
冬季休業 １２月２５日から翌年１月７日まで
２

定期休業日において、必要がある場合には、授業を行うことがある。

－169－

東北大学大学院通則３

春季、夏季及び冬季の休業の期間は、必要がある場合には、変更することがある。

４

臨時休業日は、その都度定める。

第９条 削除
第２章 入学、再入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻
第１０条 入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻の時期は、学年の初めから３０日以内とする。
２

前項の規定にかかわらず、入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻の時期は、第２学期の初めから３１日以内とすることがある。

３

再入学の時期は、その都度定める。

第１１条 修士課程等及び専門職学位課程においては、次の各号の一に該当し、かつ、所定の選考に合格した者に対して入学を許可する。
一

大学を卒業した者

二

学校教育法（昭和２２年法律第２６号。以下「法」という。
）第１０４条第７項の規定により学士の学位を授与された者

三

外国において、学校教育における１６年の課程を修了した者

四外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における１６年の課程を修了した者

五

我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１６年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者

六

外国の大学その他の外国の学校（その教育研究活動等の総合的な状況について、当該外国の政府又は関係機関の認証を受けた者による評価を受けたもの又はこれに準ずるものとして文部科学大臣が別に指定するものに限る。
）において、修業年限が３年以上である課程を修了すること（当該外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該課程を修了すること及び当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって前号の指定を受けたものにおいて課程を修了することを含む。）により、学士の学位に相当する学位を授与された者

七専修学校の専門課程（修業年限が４年以上であることその他の文部科学大臣が定める基準を満たすものに限る。
）で文部科学大臣が別に指定するものを文部科学大臣が定める日以後に修了した者

八

文部科学大臣の指定した者

九

大学に３年以上在学した者、外国において学校教育における１５年の課程を修了した者、外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における１５年の課程を修了した者又は我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１５年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者で、本大学院において、所定の単位を優秀な成績で修得したと認めたもの

十法第１０２条第２項の規定により他の大学の大学院（以下「他の大学院」という。
）に入学した者であって、本大学院において、その教育を受けるにふさわしい学力があると認めたもの

十一

本大学院において、個別の入学資格審査により、大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者で、２２歳に達したもの
第１２条 医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程においては、次の各号の一に該当し、かつ、－170－東北大学大学院通則

所定の選考に合格した者に対して入学を許可する。
一

大学の医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を卒業した者

二

外国において、学校教育における１８年の課程を修了した者

三

外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における１８年の課程を修了した者

四

我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１８年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者

五

外国の大学その他の外国の学校（その教育研究活動等の総合的な状況について、当該外国の政府又は関係機関の認証を受けた者による評価を受けたもの又はこれに準ずるものとして文部科学大臣が別に指定するものに限る。
）において、修業年限が５年以上である課程を修了すること（当該外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該課程を修了すること及び当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって前号の指定を受けたものにおいて課程を修了することを含む。）により、学士の学位に相当する学位を授与された者

六

文部科学大臣の指定した者

七

大学の医学、歯学、薬学若しくは獣医学を履修する課程に４年以上在学した者、外国において学校教育における１６年の課程（医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を含むものに限る。
以下この号において同じ。
）を修了した者、外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修することにより当該外国の学校教育における１６年の課程を修了した者又は我が国において、外国の大学の課程（その修了者が当該外国の学校教育における１６年の課程を修了したとされるものに限る。
）を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するものの当該課程を修了した者で、本大学院において、所定の単位を優秀な成績で修得したと認めたもの

八

法第１０２条第２項の規定により他の大学院（医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を含むものに限る。
）に入学した者であって、本大学院において、その教育を受けるにふさわしい学
力があると認めたもの

九

本大学院において、個別の入学資格審査により、大学を卒業した者と同等以上の学力があると認めた者で、２４歳に達したもの

第１３条

本大学院を中途退学した者又は除籍された者が、再入学（在学していた同一専攻に限る。）

を願い出たときは、研究科規程の定めるところにより、選考の上、再入学を許可することがある。
第１４条 修士課程、前期課程又は専門職学位課程を修了して、引き続き後期課程、医学履修課程、歯学履修課程又は薬学履修課程に進学（志願しようとする研究科又は専攻が、修士課程、前期課程又は専門職学位課程における研究科又は専攻と異なる場合を含む。）することを願い出た者に対しては、研究科規程の定めるところにより、選考の上、進学を許可する。
第１５条

後期課程及び法科大学院の課程を除く専門職学位課程においては、研究科規程の定めるところにより、次の各号の一に該当し、かつ、所定の選考に合格した者に対して編入学を許可することがある。
一

修士の学位又は専門職学位を有する者

二

外国の大学の大学院（以下「外国の大学院」という。
）において、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者

三

外国の学校が行う通信教育における授業科目を我が国において履修し、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者

四

我が国において、外国の大学院の課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位－171－

東北大学大学院通則

置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するもの（以下「外国の大学院の課程を有する教育施設」という。）の当該課程を修了し、修士の学位又は専門職学位に相当する学位を授与された者
五国際連合大学本部に関する国際連合と日本国との間の協定の実施に伴う特別措置法（昭和５１年法律第７２号）第１条第２項に規定する１９７２年１２月１１日の国際連合総会決議に基づき設立された国際連合大学（以下「国際連合大学」という。
）の課程を修了し、修士の学位に相当する学位を授与された者

六

外国の学校、外国の大学院の課程を有する教育施設又は国際連合大学の教育課程を履修し、大学院設置基準（昭和４９年文部省令第２８号）第１６条の２に規定する試験及び審査に相当するものに合格し、修士の学位を有する者と同等以上の学力があると認められた者

七

文部科学大臣の指定した者

八

本大学院において、個別の入学資格審査により、修士の学位又は専門職学位を有する者と同等以上の学力があると認めた者で、２４歳に達したもの

第１６条 次の各号の一に該当する者に対しては、研究科規程の定めるところにより、選考の上、転科又は転入学を許可することがある。
一

本大学院に在学する者で、課程の中途において他の研究科に転科を志願するもの

二

他の大学院に在学する者で、課程の中途において本大学院に転入学を志願するもの

三

外国の大学院若しくはこれに相当する高等教育機関等（以下「外国の大学院等」という。
）に在学する者、我が国において、外国の大学院の課程を有する教育施設の当該課程に在学する者（法第１０２条第１項に規定する者に限る。
）又は国際連合大学の課程に在学する者で、課程の中途において本大学院に転入学を志願するもの

２

研究科内における課程の中途の転専攻は、研究科規程の定めるところにより、選考の上、許可することがある。

３

第１項の規定により転科又は転入学を志願する場合は、現に在学する研究科の長又は大学の長の許可書を願書に添付しなければならない。

第１６条の２

本大学院に入学又は編入学を許可された者が、本大学院に入学し、又は編入学する前に本大学院、他の大学院、外国の大学院等又は外国の大学院の課程を有する教育施設若しくは国際連合大学（以下「外国の大学院の課程を有する教育施設等」という。）の当該教育課程において履修した授業科目について修得した単位（大学院設置基準第１５条において準用する大学設置基準（昭和３１年文部省令第２８号）第３１条第１項に規定する科目等履修生及び同条第２項に規定する特別の課程履修生として修得した単位を含む。）は、研究科において教育上有益と認めるときは、研究科規程の定めるところにより、本大学院において修得した単位とみなすことがある。
２

修士課程等、後期課程、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程において前項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、１５単位までとし、同項及び第３１条の４第１項の規定により修得したものとみなすことができる単位数は合わせて２０単位までとする。

３

法科大学院の課程を除く専門職学位課程において第１項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第３１条の５第１項の規定により修得したものとみなす単位数と合わせて当該専門職学位課程が修了の要件として定める３０単位以上の単位数の２分の１までとする。

４

法科大学院の課程において第１項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第３１条の５第１項及び第３５条の４の規定により修得したものとみなす単位数（第３１条の５第３項ただし書きの規定により３０単位を超えて修得したものとみなす単位を除く。）と合わせて３０単位までとする。

－172－

東北大学大学院通則５

前項の規定にかかわらず、法学既修者であって法科大学院の教育と司法試験等との連携等に関する法律（平成１４年法律第１３９号。以下「連携法」という。）第６条第２項第１号に規定する連携
法曹基礎課程（以下単に「連携法曹基礎課程」という。）を修了したもの（以下単に「連携法曹基礎課程修了者」という。）について、本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、
第３１条の５第１項及び第３５条の４の規定より修得したものとみなす単位数（第３１条の５第４項ただし書きの規定により４６単位を超えて修得したものとみなす単位を除く。
）と合わせて４６単位までとする。

第１６条の３

再入学、転科、転入学又は転専攻を許可された者の既に修得した授業科目及び単位数

並びに在学期間については、教授会又は研究科委員会（以下「教授会等」という。）において、審査の上、その一部又は全部を認める。
第１７条 入学、進学、編入学、転科、転入学又は転専攻を志願する者は、それぞれ所定の期日までに、再入学を志願する者は再入学を願い出るときに、願書を提出しなければならない。
２

入学、再入学、進学、編入学、転科、転入学又は転専攻を許可された者で、前項の願い出において
虚偽又は不正の事実があったことが判明したものに対しては、当該許可を取り消すことがある。

第１８条 入学、再入学、編入学又は転入学を志願する者は、願書に添えて、検定料を納付しなければならない。
２

前項の検定料の額は、別表第２のとおりとする。

第１９条 入学、再入学、編入学又は転入学を許可された者は、入学料の免除又は徴収猶予の許可を願い出た場合を除き、所定の期日までに入学料を納付しなければならない。
２

前項の入学料を所定の期日までに納付しない者に対しては、入学、再入学、編入学又は転入学の許可を取り消す。

３

第１項の入学料の額は、別表第２のとおりとする。

第１９条の２ 入学、再入学（第１学期又は第２学期の初めにおける再入学に限る。
）、編入学又は転入学を許可された者で、経済的理由により入学料を納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められるものに対しては、入学料の全部若しくは一部を免除し、又はその徴収を猶予することがある。
２

前項に規定する者のほか、特別の事情により入学料を納付することが著しく困難であると認められる者に対しては、入学料の全部若しくは一部を免除し、又はその徴収を猶予することがある。

３

前二項に規定する入学料の免除及び徴収猶予の取扱いについては、別に定める。

第２０条 納付した検定料及び入学料は、返付しない。
２

前項の規定にかかわらず、出願書類等による選抜（以下「第１段階目の選抜」という。）を行い、その合格者に限り学力検査その他による選抜（以下「第２段階目の選抜」という。）を実施する場合
において、第１段階目の選抜に合格しなかった者については、その者の申出により、第１８条に規定する検定料のうち第２段階目の選抜に係る額を返付する。

第２１条

入学、再入学、編入学又は転入学を許可された者は、所定の期日までに、東北大学（以下「本学」という。）所定の宣誓書を提出しなければならない。
２

前項の宣誓書を所定の期日までに提出しない者に対しては、入学、再入学、編入学又は転入学の許可を取り消す。
第３章 休学第２２条

病気その他の事故により引き続き３月以上修学することができない者は、所定の手続を経て、休学の許可を願い出ることができる。
２

休学期間は、引き続き１年を超えることができない。ただし、特別の事情がある場合には、１年を－173－東北大学大学院通則

超えて許可することがある。
３

休学期間は、修士課程等にあっては２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、後期課程にあっては３年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程にあっては４年（４年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、法科大学院の課程を除く専門職学位課程にあっては２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専
攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限と同年数）を、法科大学院の課程にあっては各年次１年を超えることができない。ただし、特別の事情がある場合には、願い出によりその延長を許可することがある。

４

休学期間内に、その事故がなくなったときは、復学の許可を願い出ることができる。

第２３条

病気その他の事情により修学が不適当と認められる者に対しては、休学を命ずることがある。
２

休学期間内に、その事情がなくなったときは、復学を命ずる。

第２４条 休学が引き続き３月以上にわたるときは、その期間は、在学年数に算入しない。
第４章 転学、退学及び除籍第２５条 他の大学院に転学しようとする者は、理由を具して、その許可を願い出なければならない。
第２６条 退学しようとする者は、理由を具して、その許可を願い出なければならない。
第２７条 次の各号の一に該当する者は、除籍する。
一

病気その他の事故により、成業の見込みがないと認められる者

二

第４条第３項、第４条の２第２項、第５条第２項、第５条の２第３項並びに第５条の３第２項及び第３項に規定する在学年限を経て、なお所定の課程を修了し、又は必要単位数を修得できない者

三

入学料の免除若しくは徴収猶予を許可されなかった者、３分の２の額、半額若しくは３分の１の額の免除若しくは徴収猶予を許可された者又は免除若しくは徴収猶予の許可を取り消された者
で、その納付すべき入学料を所定の期日までに納付しないもの

四

授業料の納付を怠り、督促を受けても、なお納付しない者

五第２２条第３項に規定する休学期間に達しても、なお修学できない者
第５章 教育方法等

第２８条 修士課程等、後期課程、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程の教育は、授業科目の授業及び学位論文の作成等に対する指導（以下「研究指導」という。）によって行う。
２

専門職学位課程の教育は、授業科目の授業によって行う。

第２８条の２ 授業は、講義、演習、実験、実習若しくは実技のいずれかにより又はこれらの併用により行うものとする。
２

前項の授業は、文部科学大臣が別に定めるところにより、多様なメディアを高度に利用して、当該授業を行う教室等以外の場所で履修させることができる。

第２８条の３

専門職大学院は、前条第１項の授業を行う場合には、その目的を達成し得る実践的な教育を行うよう専攻分野に応じ事例研究、現地調査、双方向又は多方向に行われる討論又は質疑応
答その他の適切な方法により行う。
２

専門職大学院は、当該専攻分野の授業について、前条第２項の規定によって十分な教育効果が得－174－

東北大学大学院通則

られると研究科において認める場合には、授業を行う教室等以外の場所で授業を履修させることができる。
第２８条の４

教育上特別の必要があると研究科において認める場合には、夜間その他特定の時間又は時期において授業又は研究指導を行うことがある。
第２８条の５

授業科目の単位の計算方法は、１単位の授業科目を４５時間の学修を必要とする内容をもって構成することを標準とし、おおむね次の基準によるものとする。
一

講義及び演習については、１５時間から３０時間までの範囲の時間の授業をもって１単位とする。

二

実験、実習及び実技については、３０時間から４５時間までの範囲の時間の授業をもって１単
位とする。

三

一の授業科目について、講義、演習、実験、実習又は実技のうち二以上の方法の併用により行う
場合は、その組み合わせに応じ、前二号に規定する基準を考慮した時間の授業をもって１単位とする。

２

前項の規定にかかわらず、学位論文等に係る授業科目については、これらの学修の成果を評価して単位を授与することが適切と認められる場合には、これらに必要な学修を考慮して、単位数を定めるものとする。

第２８条の６ １学年の授業を行う期間は、３５週にわたることを原則とする。
第２８条の７ 各授業科目の授業は、十分な教育効果を上げることができるよう、８週、１０週又は１５週その他各研究科が定める適切な期間を単位として行うものとする。
第２８条の８

研究科は、授業及び研究指導の方法及び内容、１学年の授業及び研究指導の計画並びに学修の成果及び学位論文に係る評価及び修了の認定の基準（専門職大学院にあっては、授業の方法及び内容、１学年の授業の計画並びに学修の成果に係る評価及び修了の認定の基準）をあらかじめ明示するものとする。
第２８条の９

専門職大学院は、学生が各年次にわたって適切に授業科目を履修するため、学生が１

学年又は１学期に履修科目として登録することができる単位数の上限を定めるものとする。
第２８条の１０

学生が他の研究科の授業科目を履修しようとするときは、所定の手続を経て、その許可を受けなければならない。
第２９条

本大学院の課程における正規の授業を受け、所定の授業科目を履修した者に対しては、所定の時期に試験その他の各研究科が定める適切な方法（以下「試験等」という。
）により学修の成果を評価し所定の単位を与える。
２

試験等の方法は、教授会等が定める。

第３０条 この章に規定するもののほか、教育方法に関し必要な事項は、別に定める。
第５章の２ 他の大学院等における修学及び留学等
第３１条

学生が他の大学院の授業科目を履修することが教育上有益であると研究科において認める

ときは、あらかじめ、当該他の大学院と協議の上、学生が当該他の大学院の授業科目を履修することを認めることがある。
２

前項の規定は、学生が、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目を我が国において履修する場合及び外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における授業科目を我が国において履修する場合について準用する。

３

前項の規定にかかわらず、特別の事情があると研究科において認めるときは、当該外国の大学院等との協議を欠くことができる。

第３１条の２ 学生が他の大学院若しくは研究所等（以下「他の大学院等」という。）又は外国の大学－175－東北大学大学院通則院の課程を有する教育施設等において研究指導を受けることが教育上有益であると研究科において認めるときは、あらかじめ、当該他の大学院等又は外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議の上、学生が当該他の大学院等又は外国の大学院の課程を有する教育施設等において研究指導の一部を受けることを認めることがある。この場合において、修士課程又は前期課程の学生が当該研究指導を受けることができる期間は、１年を超えないものとする。
第３１条の３

学生が外国の大学院等において修学することが教育上有益であると研究科において認めるときは、当該外国の大学院等と協議の上、学生が当該外国の大学院等に留学することを認めることがある。
２

前項の規定にかかわらず、特別の事情があると研究科において認めるときは、当該外国の大学院等との協議を欠くことができる。

３

留学の期間は、在学年数に算入する。

４

第１項及び第２項の規定は、学生が休学中に外国の大学院等において修学する場合について準用する。

第３１条の４ 修士課程等、後期課程、医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程においては、第３１条第１項及び第２項の規定により履修した授業科目について修得した単位、第３１条の２の規定により受けた研究指導並びに前条第１項及び第４項の規定により留学し、及び休学中に修学して得た成果は、研究科規程の定めるところにより、本大学院において修得した単位又は受けた研究指導とみなす。
２

前項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、１５単位までとし、第１６条の２第１項及び前項の規定により修得したものとみなすことができる単位数は合わ
せて２０単位までとする。

第３１条の５

専門職学位課程においては、第３１条第１項及び第２項の規定により履修した授業科目について修得した単位並びに第３１条の３第１項及び第４項の規定により留学し、及び休学中に修学して得た成果は、研究科の定めるところにより、本大学院において修得した単位とみなす。
２

前項の規定により本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第１６条の２第１項の規定により修得したものとみなす単位数と合わせて当該専門職学位課程が修了の要件として定める３０単位以上の単位数の２分の１までとする。

３

前項の規定にかかわらず、法科大学院の課程にあっては、本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第１６条の２第１項の規定及び第３５条の４の規定により修得したものとみなす単位数と合わせて３０単位までとする。ただし、９３単位を超える単位を修了の要件とする場合には、その超える分の単位数に限り、３０単位を超えて修得したものとみなすことができる。

４

前二項の規定にかかわらず、法科大学院の課程において連携法曹基礎課程修了者にあっては、本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第１６条の２第１項の規定及び第３５条の４の規定により修得したものとみなす単位数と合わせて４６単位までとする。ただし、９３単位を超える単位を修了の要件とする場合には、その超える分の単位数に限り、４６単位を超えて修得したものとみなすことができる。
第６章 課程修了及び学位授与第３２条

修士課程又は前期課程を修了するためには、２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限）以上在学し、研究科規程の定めるところにより、授業科目について３０単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、修士課
程等の目的に応じ、修士論文又は特定の課題についての研究の成果（以下「修士論文等」という。）
を提出して、その審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、優れ－176－東北大学大学院通則た研究業績を上げた者と教授会等において認めた場合には、１年以上（次条の規定により在学した
ものとみなされた期間を除く。）在学すれば足りるものとする。
２

前項の場合（前期課程を修了する場合に限る。）において、博士課程の目的を達成するために必要と認められる場合には、研究科規程の定めるところにより、修士論文等の審査及び最終試験の合格に代えて、次に掲げる試験及び審査の合格を前期課程の修了の要件とすることがある。
一

専攻分野に関する高度の専門的知識及び能力並びに当該専攻分野に関連する分野の基礎的素養であって当該前期課程において修得し、又は涵養すべきものについての試験

二

博士論文に係る研究を主体的に遂行するために必要な能力であって当該前期課程において修得すべきものについての審査

第３２条の２

修士課程等においては、第１６条の２第１項の規定により本大学院に入学する前に修得した単位を本大学院において修得したものとみなす場合であって、当該単位の修得により修士課
程又は前期課程の教育課程の一部を履修したと認めるときは、研究科規程の定めるところにより、
当該単位数、その修得に要した期間その他を勘案して１年までの期間在学したものとみなすことができる。ただし、この場合においても、修士課程又は前期課程に少なくとも１年以上在学しなければならない。
第３３条

修士論文等は、第３条の４に掲げる学識及び能力を証示するに足るものでなければならない。
２

修士論文等は、在学期間中に、所定の期日までに提出しなければならない。

第３３条の２

区分課程の博士課程を修了するためには、後期課程に３年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限とし、法科大学院の課程を修了した者にあっては、２年（３年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限から１年の期間を減じた期間）とする。第３４条第３項において同じ。）以上在学し、研究科規程の定めるところにより、必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出して、その審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、次の各号に掲げる者について優れた研究業績を上げた者と教授会等において認めた場合には、それぞれ当該各号に掲げる期間在学すれば足りるものとする。
一

２年又は２年を超える標準修業年限を定める修士課程又は前期課程を修了した者

二

１年以上２年未満の標準修業年限を定める修士課程若しくは前期課程を修了した者又は１年以上２年未満の在学期間をもって修士課程若しくは前期課程を修了した者

１年以上

当該課程における在学期間を含めて３年以上
三

１年以上２年未満の標準修業年限を定める法科大学院を除く専門職学位課程を修了した者

当該標準修業年限を含めて３年以上２

前項に定めるもののほか、研究指導の上で特に必要がある場合に限り、研究科規程の定めるところにより、後期課程における授業科目の履修を博士課程の修了の要件とすることがある。

第３３条の３ 医学履修課程、歯学履修課程又は薬学履修課程を修了するためには、４年（４年を超える標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限。次条第３項において同じ。）以上在学し、研究科規程の定めるところにより、授業科目について３０単位以上を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた上、博士論文を提出して、その審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、優れた研究業績を上げた者と教授会等において認めた場合には、３年以上在学すれば足りるものとする。
第３３条の４

医学履修課程、歯学履修課程及び薬学履修課程においては、第１６条の２第１項の規定により本大学院に入学する前に修得した単位を本大学院において修得したものとみなす場合であって、当該単位の修得により医学履修課程、歯学履修課程又は薬学履修課程の教育課程の一部を履修したと認めるときは、研究科規程の定めるところにより、当該単位数、その修得に要した期間そ－177－東北大学大学院通則の他を勘案して１年までの期間在学したものとみなすことができる。
第３４条

博士論文は、第３条の５に掲げる研究能力及び学識を証示するに足るものでなければならない。
２

博士論文は、在学期間中に提出することを原則とする。この場合には、所定の期日までに提出しなければならない。

３

前項の期間内に博士論文を提出しないで退学した者のうち、後期課程に３年以上在学し、第３３条の２第２項の規定を修了の要件とする研究科にあっては、当該授業科目について所定の単位を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた者又は医学履修課程、歯学履修課程若しくは薬学履修課程に４年以上在学し、授業科目について所定の単位を修得し、かつ、必要な研究指導を受けた者は、退学した日から起算して１年以内に限り、博士論文を提出することができる。

第３５条

法科大学院の課程を除く専門職学位課程を修了するためには、２年（２年以外の標準修業年限を定める研究科、専攻又は学生の履修上の区分にあっては、当該標準修業年限）以上在学し、研究科の定めるところにより、授業科目について３０単位以上を修得する等所定の教育課程を履修しなければならない。
第３５条の２

法科大学院の課程を除く専門職学位課程においては、第１６条の２第１項の規定により本大学院に入学する前に修得した単位を本大学院において修得したものとみなす場合であって、当該単位の修得により法科大学院の課程を除く専門職学位課程の教育課程の一部を履修したと認めるときは、研究科規程の定めるところにより、当該単位数、その修得に要した期間その他を勘案してその標準修業年限の２分の１までの期間在学したものとみなすことができる。ただし、この場合においても、法科大学院の課程を除く専門職学位課程に少なくとも１年以上在学しなければならない。
第３５条の３

法科大学院の課程を修了するためには、３年以上在学し、研究科の定めるところにより、授業科目について９６単位以上を修得しなければならない。
第３５条の４ 法科大学院の課程において、法学既修者に関しては、研究科の定めるところにより、前条に規定する在学期間については１年までの期間在学し、同条に規定する単位については、第１６条の２第１項及び第３１条の５第１項の規定により修得したものとみなす単位（同条第３項ただし書きの規定により３０単位を超えて修得したものとみなす単位を除く。）と合わせて３０単位までを本大学院において修得したものとみなすことができる。
２

前項の規定にかかわらず、連携法曹基礎課程修了者について、本大学院において修得したものとみなすことができる単位数は、第１６条の２第１項及び第３１条の５第１項の規定により修得したものとみなす単位（同条第４項ただし書きの規定により４６単位を超えて修得したものとみなす単位を除く。）と合わせて４６単位までとする。

第３６条

修士課程又は前期課程を修了した者には修士の学位を、博士課程を修了した者には博士の学位を、専門職学位課程を修了した者には専門職学位を授与する。
２

前項の規定により修士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 修士（文学）
教育学研究科 修士（教育学又は教育情報学）
法学研究科 修士（法学）
経済学研究科 修士（経済学又は経営学）
理学研究科 修士（理学）
医学系研究科 修士（医科学、障害科学、看護学、保健学又は公衆衛生学）
歯学研究科 修士（口腔科学）
薬学研究科 修士（薬科学）－178－東北大学大学院通則工学研究科 修士（工学）
農学研究科 修士（農学）
国際文化研究科 修士（国際文化）
情報科学研究科 修士（情報科学）
生命科学研究科 修士（生命科学）
環境科学研究科 修士（環境科学）
医工学研究科 修士（医工学）３第１項の規定により博士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 博士（文学）
教育学研究科 博士（教育学又は教育情報学）
法学研究科 博士（法学）
経済学研究科 博士（経済学又は経営学）
理学研究科 博士（理学）
医学系研究科 博士（医学、障害科学、看護学又は保健学）
歯学研究科 博士（歯学）
薬学研究科 博士（薬科学又は薬学）工学研究科 博士（工学）
農学研究科 博士（農学）
国際文化研究科 博士（国際文化）
情報科学研究科 博士（情報科学）
生命科学研究科 博士（生命科学）
環境科学研究科 博士（環境科学）
医工学研究科 博士（医工学）４

前二項に定めるもののほか、修士又は博士の学位を授与するに当たっては、専攻分野の名称を修士（学術）又は博士（学術）と付記することがある。

５

第１項の規定により授与する専門職学位は、次のとおりとする。
法学研究科 公共法政策修士（専門職）又は法務博士（専門職）
経済学研究科 会計修士（専門職）

第３７条

この章に規定するもののほか、修士、博士及び専門職学位の学位授与の要件その他学位に関し必要な事項は、東北大学学位規程（昭和３０年１月１日制定）の定めるところによる。
第７章 懲戒第３８条 本学の規則、命令に違反し、又は学生の本分に反する行為のあった者は、所定の手続によって懲戒する。
２

懲戒の種類は、戒告、停学及び退学とする。

３

停学３月以上にわたるときは、その期間は、在学年数に算入しない。
第８章 授業料

第３９条 授業料の額は、別表第２のとおりとする。
２

長期履修学生に係る授業料の年額は、前項の規定にかかわらず、同項に規定する授業料の年額に標準修業年限（第３２条の２、第３３条の４又は第３５条の２の規定により在学したものとみなさ－179－東北大学大学院通則

れた長期履修学生にあっては、標準修業年限から第３２条の２、第３３条の４又は第３５条の２の規定により在学したものとみなされた期間を減じた期間）に相当する年数を乗じて得た額をその在学期間の年数で除した額とする。
３

授業料は、第１学期及び第２学期の２期に区分して納付するものとし、それぞれの期における額
は、授業料の年額の２分の１に相当する額とする。

４

前項の授業料は、授業料の免除又は徴収猶予若しくは月割分納の許可を願い出た場合を除き、第１学期にあっては５月、第２学期にあっては１１月に納付しなければならない。ただし、第２学期に係る授業料については、第１学期に係る授業料を納付するときに、併せて納付することができる。

第４０条 第１学期又は第２学期の中途において、復学し、又は再入学した者は、授業料の年額の１２分の１に相当する額（以下「月割計算額」という。）に、復学し、又は再入学した月からその学期の末月までの月数を乗じて得た額の当該学期の授業料を、復学し、又は再入学した月に納付しなければならない。
第４１条

学年の中途で修了する見込みの者は、月割計算額に、修了する見込みの月までの月数を乗じて得た額の授業料を、第１学期の在学期間に係る授業料については５月（４月に修了する見込みの者にあっては、４月）に、第２学期の在学期間に係る授業料については１１月（１０月に修了する見込みの者にあっては、１０月）に納付しなければならない。
第４１条の２

長期履修学生で、第５条の４第２項の規定によりその在学期間の短縮を許可されたものは、当該短縮後の期間に応じて第３９条第２項の規定により算出した授業料の年額に当該者の在学した期間の年数を乗じて得た額から当該者の在学した期間に納付すべき授業料の総額を控除した額の授業料を直ちに納付しなければならない。
第４２条 退学し、転学し、除籍され、又は退学を命ぜられた者は、別に定める場合を除くほか、その期の授業料を納付しなければならない。
２

停学を命ぜられた者は、その期間中の授業料を納付しなければならない。

第４３条 経済的理由により、授業料を納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められる者その他やむを得ない事情があると認められる者に対しては、授業料の全部若しく
は一部を免除し、又はその徴収を猶予し、若しくはその月割分納をさせることがある。
２

前項に規定する授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いについては、別に定める。

第４４条 納付した授業料は、返付しない。
２

前項の規定にかかわらず、第３９条第４項ただし書の規定により第１学期及び第２学期に係る授業料を併せて納付した者が、第２学期の初めまでに休学し、又は第１学期の終わりまでに退学した
場合には、その者の申出により第２学期に係る授業料相当額を返付する。

第４４条の２ この章に規定するもののほか、授業料の取扱いについて必要な事項は、別に定める。
第９章 科目等履修生
第４４条の３ 本大学院の授業科目（関連科目を含む。）のうち、１科目又は数科目を選んで履修を志願する者があるときは、研究科において、学生の履修に妨げのない場合に限り、選考の上、科目等履
修生として入学を許可することがある。
第４４条の４ 科目等履修生の入学の時期は、学期の初めとする。
第４４条の５

科目等履修生の入学資格、在学期間その他については、研究科規程の定めるところによる。
第４４条の６

科目等履修生として入学を志願する者は、願書に添えて、検定料を納付しなければならない。
２

検定料の額は、別表第２のとおりとする。

－180－

東北大学大学院通則

第４４条の７

科目等履修生として入学を許可された者は、所定の期日までに、入学料を納付しなければならない。
２

前項の入学料を所定の期日までに納付しない者に対しては、入学の許可を取り消す。

３

入学料の額は、別表第２のとおりとする。

第４４条の８

科目等履修生は、毎学期授業開始前に、その学期の分の授業料を前納しなければならない。
２

授業料の額は、別表第２のとおりとする。

第４４条の９

科目等履修生には、研究科規程の定めるところにより、単位修得証明書を交付することがある。
第４４条の１０

本章に規定する場合を除くほか、科目等履修生には、大学院学生に関する規定を準用する。
第９章の２ 特別聴講学生及び特別研究学生
第４４条の１１

他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本大学院の授業科目の履修を志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところにより、研究科において特別聴講学生として受入れを許可することがある。
２

前項の規定にかかわらず、連携法第６条第 1 項に規定する法曹養成連携協定を本学と締結した本
学又は他の大学の連携法曹基礎課程の学生で、法科大学院の授業科目の履修を志願するものがあるときは、当該協定で定めるところにより、法科大学院において特別聴講学生として受入れを許可することがある。

第４４条の１２

他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本大学院において研究指導を受けることを志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところ
により、研究科において特別研究学生として受入れを許可することがある。
第４４条の１３ 特別聴講学生の受入れの時期は、学期の初めとする。
２

特別研究学生の受入れの時期は、原則として、学期の初めとする。

３

第１項の規定にかかわらず、当該特別聴講学生が外国の大学院等又は外国の大学院の課程を有す
る教育施設等の学生で、特別の事情がある場合の受入れの時期は、研究科において、その都度定めることができる。

第４４条の１４

特別聴講学生及び特別研究学生を受け入れる場合の検定料及び入学料は、徴収しない。
第４４条の１５

次の各号の一に該当する者を特別聴講学生又は特別研究学生として受け入れる場合の授業料は、徴収しない。
一

国立大学の大学院の学生

二大学間相互単位互換協定又は大学間特別研究学生交流協定（それぞれ大学間協定、部局間協定
及びこれらに準じるものを含む。
）により授業料を不徴収とされた公立又は私立の大学の大学院の学生

三大学間交流協定（大学間協定、部局間協定及びこれらに準じるものを含む。以下同じ。
）により授業料を不徴収とされた外国の大学院等の学生

四第４４条の１１第２項の連携法曹基礎課程の学生第４４条の１６

特別聴講学生及び特別研究学生が前条各号の一に該当する者以外の者である場合の授業料の額は、別表第２のとおりとする。

－181－

東北大学大学院通則

２

前項の授業料は、特別聴講学生については当該特別聴講学生に対する授業の開始前にその学期の分を徴収し、特別研究学生については、受入れの月から３月分ごとに当該期間の当初の月に徴収し、受入れの期間が３月未満であるときは当該期間の当初の月にその期間の分を徴収する。

第４４条の１７

本章に規定する場合を除くほか、特別聴講学生及び特別研究学生には、大学院学生に関する規定を準用する。
第１０章 外国学生
第４５条 外国人で、本大学院に入学、再入学、編入学又は転入学を志願するものがあるときは、外国学生として入学、再入学、編入学又は転入学を許可することがある。
２

外国学生として入学、再入学、編入学又は転入学を志願する者に対し、特別の事情があると研究科において認める場合には、特別の選考を行うことができる。

３

外国学生は、定員外とすることがある。

第４６条 国費外国人留学生制度実施要項（昭和２９年３月３１日文部大臣裁定。以下「実施要項」という。）に基づく国費外国人留学生に係る検定料、入学料及び授業料（実施要項第４条第４号に規定する推薦方法による推薦に基づき、実施要項第３条の規定により国費外国人留学生として選定された者に係る検定料及び入学料を除く。）は、それぞれ第１８条第１項、第１９条第１項及び第３９条
第１項の規定にかかわらず、徴収しない。
第４６条の２

本大学院と外国の大学院等との共同の教育を目的とした大学間交流協定に基づく外国学生に係る検定料、入学料及び授業料は、それぞれ第１８条第１項、第１９条第１項及び第３９条
第１項の規定にかかわらず、徴収しない。
第１１章 インターネット・スクール
第４７条 本大学院に、インターネットを利用した遠隔教育を行うため、東北大学インターネット・ス
クールを置く。
２

東北大学インターネット・スクールについては、別に定める。

附 則
この通則は、昭和２８年１１月１６日から施行し、昭和２８年４月１日から適用する。
（省略）
附則（平成２２年１２月７日規第９７号改正）

この通則は、平成２２年１２月７日から施行する。
附則（平成２３年３月３１日規第４０号改正）

この通則は、平成２３年４月１日から施行する。
附則（平成２４年３月２６日規第３１号改正）

１

この通則は、平成２４年４月１日から施行する。

２

薬学研究科の創薬化学専攻、医療薬科学専攻及び生命薬学専攻の後期課程は、改正後の第２条及び第３条の２第４項の規定にかかわらず、平成２４年３月３１日に当該課程に在学する者が当該課程に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。

３

工学研究科の電気・通信工学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成２４年３月３１日に当該課程－182－東北大学大学院通則に在学する者が当該課程に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
４

平成２３年度以前に薬学研究科の創薬化学専攻、医療薬科学専攻及び生命薬学専攻の後期課程に進学又は編入学した者の博士課程の修了要件及び学位に付記する専攻分野の名称は、改正後の第３３条の２第１項及び第３６条第３項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附則（平成２４年６月２５日規第８５号改正）

この通則は、平成２４年６月２５日から施行する。ただし、第４５条第３項及び第４項を削る改正規定は、平成２４年７月９日から施行する。
附則（平成２５年３月２６日規第２３号改正）

この通則は、平成２５年４月１日から施行する。
附則（平成２５年６月２５日規第９０号改正）

この通則は、平成２５年６月２５日から施行する。
附則（平成２６年３月２５日規第３４号改正）

この通則は、平成２６年４月１日から施行し、改正後の第２０条第２項の規定は、平成２７年度の入学、再入学、転入学及び編入学に係る選抜から適用する。
附１

則（平成２７年４月１０日規第６５号改正）

この通則は、平成２７年４月１０日から施行し、改正後の第２条第１項、第１６条の２第５項、第３６条第２項及び別表第１の規定は、平成２７年４月１日から適用する。

２

国際文化研究科の国際地域文化論専攻、国際文化交流論専攻及び国際文化言語論専攻並びに環境科学研究科の環境科学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成２７年３月３１日に当該専攻に在学する者が当該専攻に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附則（平成２８年３月３０日規第５５号改正）

１

この通則は、平成２８年４月１日から施行する。

２

工学研究科の機械システムデザイン工学専攻、ナノメカニクス専攻及びバイオロボティクス専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成２８年３月３１日に当該専攻に在学する者が当該専攻に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附則（平成２８年１１月２２日規第８０号改正）

この通則は、平成２８年１１月２２日から施行する。
附則（平成２９年３月２８日規第３８号改正）

この通則は、平成２９年４月１日から施行する。
附則（平成３０年３月２９日規第５４号改正）

１

この通則は、平成３０年４月１日から施行する。

２

教育学研究科の教育設計評価専攻、生命科学研究科の分子生命科学専攻、生命機能科学専攻及び生態システ
ム生命科学専攻、教育情報学教育部並びに教育情報学教育部の教育情報学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成３０年３月３１日に当該教育部又は専攻に在学する者が当該教育部又は専攻に在学しなくなる
日までの間、存続するものとする。

３

前項の規定により存続するものとされた教育情報学教育部に関するこの通則による改正前の東北大学大学院
通則（昭和２８年１１月２６日制定）の規定は、教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。

－183－

東北大学大学院通則４

平成２９年度以前に教育学研究科及び教育情報学教育部に入学、進学又は編入学した者の学位に付記する専
攻分野の名称は、改正後の第３６条第２項及び第３項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附則（平成３１年３月２８日規第６０号改正）

１

この通則は、平成３１年４月１日から施行する。

２

文学研究科の文化科学専攻、言語科学専攻、歴史科学専攻及び人間科学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、平成３１年３月３１日に当該専攻に在学する者が当該専攻に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附則（令和２年３月２８日規第４０号改正）

この通則は、令和２年４月１日から施行する。
附則（令和３年３月３０日規第１８号改正）

この通則は、令和３年４月１日から施行する。
附則（令和４年３月２９日規第４０号改正）

１

この通則は、令和４年４月１日から施行する。

２

農学研究科の資源生物科学専攻、応用生命科学専攻及び生物産業創成科学専攻は、改正後の第２条の規定にかかわらず、令和４年３月３１日に当該専攻に在学する者が当該専攻に在学しなくなる日までの間、存続するものとする。
附則（令和５年１月２７日規第１号改正）

この通則は、令和５年４月１日から施行する。
附則（令和６年１月３０日規第１５号改正）

この通則は、令和６年４月１日から施行する。

－184－

東北大学大学院通則

別表第１（第２条、第３条関係）研究科又は教育部

文学研究科

教育学研究科
法学研究科

経済学研究科

理学研究科

専攻

歯学研究科

薬学研究科

前期課程等 後期課程 前期課程等 後期課程
人

人

人

人

課程

58

42

29

14

博 士 課 程広域文化学専攻

58

36

29

12

博 士 課 程総合人間学専攻

62

36

31

12

博 士 課 程総合教育科学専攻

90

45

45

15

博 士 課 程総合法制専攻150

50

専門職学位課程

公共法政策専攻6030

専門職学位課程

法政理論研究専攻

20

36

10

12

博 士 課 程経済経営学専攻

120

42

60

14

博 士 課 程80

会計専門職専攻40

専門職学位課程

数学専攻

76

54

38

18

博 士 課 程

物理学専攻

182

138

91

46

博 士 課 程

天文学専攻

18

12

9

4

博 士 課 程地球物理学専攻

52

39

26

13

博 士 課 程

化学専攻

132

99

66

33

博 士 課 程

地学専攻

64

48

32

16

博 士 課 程

60

―

30

―

修 士 課 程520

130

博 士 課 程障害科学専攻

40

27

20

9

博 士 課 程

保健学専攻

64

36

32

12

博 士 課 程公衆衛生学専攻

20

－

10

－

修 士 課 程

16

―

8

―

修 士 課 程

歯科学専攻

168

42

博 士 課 程分子薬科学専攻

44

24

22

8

博 士 課 程生命薬科学専攻

64

30

32

10

博 士 課 程16

医療薬学専攻

工学研究科

入学定員

日本学専攻

医科学専攻
医学系研究科収容定員

4

博 士 課 程機械機能創成専攻

84

30

42

10

博 士 課 程ファインメカニクス専攻

90

33

45

11

博 士 課 程ロボティクス専攻

84

33

42

11

博 士 課 程航空宇宙工学専攻

108

33

54

11

博 士 課 程量子エネルギー工学専攻

76

33

38

11

博 士 課 程電気エネルギーシステム専攻

64

24

32

8

博 士 課 程通信工学専攻

86

24

43

8

博 士 課 程電子工学専攻

102

45

51

15

博 士 課 程応用物理学専攻

64

33

32

11

博 士 課 程応用化学専攻

52

24

26

8

博 士 課 程化学工学専攻

68

21

34

7

博 士 課 程バイオ工学専攻

38

15

19

5

博 士 課 程金属フロンティア工学専攻

52

21

26

7

博 士 課 程知能デバイス材料学専攻

74

30

37

10

博 士 課 程－185－

東北大学大学院通則材料システム工学専攻

60

24

30

8

博 士 課 程土木工学専攻

98

36

49

12

博 士 課 程都市・建築学専攻

90

24

45

8

博 士 課 程技術社会システム専攻

42

39

21

13

博 士 課 程生物生産科学専攻

162

69

81

23

博 士 課 程農芸化学専攻

88

42

44

14

博 士 課 程国際文化研究専攻

70

48

35

16

博 士 課 程情報基礎科学専攻

80

33

40

11

博 士 課 程システム情報科学専攻

106

33

53

11

博 士 課 程人間社会情報科学専攻

60

30

30

10

博 士 課 程応用情報科学専攻

94

30

47

10

博 士 課 程脳生命統御科学専攻

72

30

36

10

博 士 課 程生態発生適応科学専攻

70

30

35

10

博 士 課 程分子化学生物学専攻

70

30

35

10

博 士 課 程先進社会環境学専攻

80

39

40

13

博 士 課 程先端環境創成学専攻

120

60

60

20

博 士 課 程

医工学専攻

78

36

39

12

博 士 課 程農学研究科
国際文化研究科

情報科学研究科

生命科学研究科

環境科学研究科
医工学研究科

別表第２（第１８条、第１９条、第３９条、第４４条の６、第４４条の７、第４４条の８、第４４条の
１６関係）
区分

検定料

入学料

授業料

円

円

円

30,000282,000

804,000

30,000282,000

589,300

30,000282,000

535,800

科目等履修生9,800

28,20014,800

特別聴講学生――14,800

特別研究学生――29,700

法科大学院の課程
大学院学生

経済学研究科会計
専門職専攻の専門
職学位課程
その他の課程備考
１

第２０条第２項に定める選抜に係る検定料の額は、第１段階目の選抜にあっては７，０００
円、第２段階目の選抜にあっては２３，０００円とする。

２

大学院学生の授業料は、年額である。

３

科目等履修生及び特別聴講学生の授業料は、１単位に相当する授業についての額である。

４

特別研究学生の授業料は、月額である。

－186－

東北大学大学院通則細則

東北大学大学院通則細則
昭和２９年４月２７日
制定
第１条 入学、再入学、進学、編入学、転科及び転入学の許可は、研究科長の申請により総長が行う。
この場合には、教授会又は研究科委員会（以下「教授会等」という。）の議を経なければならない。
２

転専攻の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。

第１条の２ 入学、再入学、進学、編入学、転科及び転入学の許可の取消しは、総長の承認を得て研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
２

転専攻の許可の取消しは、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。

第２条

休学及び復学の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
２

休学及び復学を命ずる場合は、総長の承認を得て研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。

第３条

転学及び退学の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第３条の２ 除籍は、総長の承認を得て研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第３条の３ 次の各号に掲げる協議は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
一

修学に関する他の大学の大学院若しくは研究所等（以下「他の大学院等」という。
）又は外国の大学の大学院若しくはこれに相当する高等教育機関等（以下「外国の大学院等」という。）との協議

二修学に関する外国の大学の大学院の課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって、文部科学大臣が別に指定するもの又は国際連合大学本部に関する国際連合と日本国との間の協定の実施に伴う特別措置法（昭和５１年法律第７２号）第１条
第２項に規定する１９７２年１２月１１日の国際連合総会決議に基づき設立された国際連合大学（以下「外国の大学院の課程を有する教育施設等」という。
）との協議

三
２

留学又は休学中における修学に関する外国の大学院等との協議

前項の規定にかかわらず、特別の事情がある場合には、研究科長の申出に基づき、当該協議を総長が行うことがある。

第３条の４

他の大学院等における修学、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目の我が国においての履修、外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における授業科目の我が国においての履修並びに外国の大学院等への留学及び休学中における修学の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第４条 修士及び博士の学位並びに専門職学位の授与は、研究科長の証明により総長が行う。
第５条 懲戒は、教授会等の議を経て研究科長が総長に申請し、総長の命により研究科長が行う。
２

総長は、前項の規定により研究科長に懲戒を命じたときは、教育研究評議会に報告するものとする。

第６条 停学の解除は、教授会等の議を経て研究科長が総長に申請し、総長の命により、研究科長が行う。
２

総長は、前項の規定により研究科長に停学の解除を命じたときは、教育研究評議会に報告するも
のとする。

第７条

第１条から第３条の２まで、第５条第１項及び第６条第１項の規定は、科目等履修生につい－187－東北大学大学院通則細則て準用する。この場合において、第１条第１項中「研究科長の申請により総長」とあるのは「研究科長」と、第１条の２第１項、第２条第２項及び第３条の２中「総長の承認を得て研究科長」とあるのは「研究科長」と、第５条第１項及び第６条第１項中「研究科長が総長に申請し、総長の命により、研究科長」とあるのは「研究科長」と読み替えるものとする。
第８条 科目等履修生の在学期間延長及び履修単位増減の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第９条 削除
第１０条

特別聴講学生及び特別研究学生の受入れの許可、受入れの許可の取消し及び受入れの期間の変更の許可並びに特別聴講学生の履修単位の増減の許可は、研究科長が行う。この場合には、教授会等の議を経なければならない。
第１１条 研究科長は、第１条第２項、第２条第１項、第３条若しくは第３条の４の規定による許可をし、第１条の２第２項の規定による許可の取消しをし、又は第３条の３第１項の規定による協議をしたときは、総長に報告しなければならない。

附則

この細則は、昭和２９年４月２７日から施行し、昭和２８年４月１日から適用する。
（省略）
附則（平成２２年１２月７日規第９８号改正）

この細則は、平成２２年１２月７日から施行する。
附１２

則（平成３０年３月２９日規第５５号改正）

この細則は、平成３０年４月１日から施行する。
東北大学大学院通則の一部を改正する通則（平成３０年規第５４号）附則第２項の規定により存続するものとされた教育情報学教育部に関するこの細則による改正前の東北大学大学院通則細則（昭和２９年４月２７日
制定）の規定は、教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。

－188－

東北大学大学院共通科目規程

東北大学大学院共通科目規程○東北大学大学院共通科目規程
令和４年３月２９日
規第４１号
改正 令和５年１月２７日規第２号
令和６年１月３０日規第１６号
東北大学大学院共通科目規程（趣旨）
第１条 この規程は、東北大学大学院通則（昭和２８年１１月１６日制定。以下「通則」という。）
第３０条の規定に基づき、大学院共通科目に関し、必要な事項を定めるものとする。
（開設）
第２条 東北大学大学院は、通則第２８条第１項及び第２項の授業科目として、大学院共通科目を開設する。
（授業科目及び単位数）
第３条 大学院共通科目の授業科目、単位数等は、修士課程、前期２年の課程及び専門職学位課程にあっては別表第１のとおりとし、後期３年の課程、医学を履修する課程、歯学を履修する課程
及び薬学を履修する課程にあっては別表第２のとおりとする。
（単位の計算）第４条 大学院共通科目の授業科目の単位の計算は、次のとおりとする。
一 講義は、１５時間をもって１単位とする。
二 演習は、１５時間から３０時間までの時間をもって１単位とする。
三 実習は、３０時間から４５時間までの時間をもって１単位とする。
（履修手続）
第５条 学生は、履修しようとする授業科目を所定の期日までに、学務審議会委員長に届け出なけ
ればならない。
（試験等）
第６条 授業科目の履修の認定は、試験等によるものとし、試験等に合格した者には、所定の単位を与える。
２ 試験等を受けることのできる授業科目は、前条の規定による手続を経て授業を受けたものに限る。
（追試験等及び再試験等）
第７条 やむを得ない理由により、試験等を受けることのできなかった者には、当該授業科目について別に定めるところにより、追試験等を行うことがある。
２ 不合格となった授業科目については、再試験等を行わない。
（成績区分）
第８条 授業科目の成績は、次の区分により評価する。
AA 成績が特に優秀であるもの
A 成績が優秀であるもの－189－

東北大学大学院共通科目規程

B 成績が良好であるもの
C 成績が可であるもの
D 成績が不可であるもの
２ 前項による評価AA、A、B及びCは合格とし、評価Dは不合格とする。
３ 第４条の規定により届け出た授業科目の履修を放棄した者の授業科目の成績は、Dの区分とみなす。
（雑則）
第９条 この規程に定めるもののほか、大学院共通科目に関し必要な事項は、学務審議会が定める。
附 則
この規程は、令和４年４月１日から施行する。
附 則（令和５年１月２７日規第２号改正）
この規程は、令和５年４月１日から施行する。
附 則（令和６年１月３０日規第１６号改正）
この規程は、令和６年４月１日から施行する。
別表第１
授業科目名

総授業時間数

単位数

備考

知的財産セミナー

30

2

再生可能エネルギー・バイオマス循環

30

2

多文化理解PBL特別演習

30

2

キャリア・スキル開発特別演習

30

2

修士インターンシップ・キャリア実習A

30～45

1

修士インターンシップ・キャリア実習B

60～90

2

グローバル・コミュニケーション協働演習

30

2

国際教育演習30

2

教養教育院特別講義A

30

2

教養教育院特別講義B

30

2

教養教育院特別演習

30

2

融合領域研究合同講義

30

2

別表第２
授業科目名

総授業時間数

単位数

備考

再生可能エネルギー・バイオマス循環

30

2

大学教授法開発論

30

2

多文化理解PBL特別演習

30

2

キャリア・スキル開発特別演習

30

2グローバル・コミュニケーション協働演習

30

2

国際教育演習30

2

教養教育院特別講義A

30

2

－190－

東北大学大学院共通科目規程

教養教育院特別講義B

30

2

教養教育院特別演習

30

2

学際研究特別講義Ⅰ

15

1

学際研究特別講義Ⅱ15

1

学際研究特別研修Ⅰ

15

1

学際研究特別研修Ⅱ

151

学際研究特別研修Ⅲ

151

学際研究特別研修Ⅳ

15

1

学際フロンティア特別研修

15

1

博士リテラシーの基礎

30

2

30～45

1

60～90

2

博士インターンシップ研修－191－東北大学学位規程

東北大学学位規程
昭和３０年１月１日
制定（趣旨）
第１条 学位規則（昭和２８年文部省令第９号）第１３条第１項の規定に基づき、東北大学（以下「本学」という。）が授与する学位については、東北大学学部通則（昭和２７年１２月１８日制定）及び東北大学大学
院通則（昭和２８年１１月１６日制定）に定めるもののほか、この規程の定めるところによる。
（学位）第２条 本学において授与する学位は、学士、修士、博士及び専門職学位とする。
２ 学士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学部 学士（文学）教育学部 学士（教育学）
法学部 学士（法学）経済学部 学士（経済学）
理学部 学士（理学）
医学部 学士（医学、看護学又は保健学）
歯学部 学士（歯学）
薬学部 学士（創薬科学、薬学）
工学部 学士（工学）
農学部 学士（農学）
３ 修士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 修士（文学）
教育学研究科 修士（教育学又は教育情報学）
法学研究科 修士（法学）
経済学研究科 修士（経済学又は経営学）
理学研究科 修士（理学）
医学系研究科 修士（医科学、障害科学、看護学、保健学又は公衆衛生学）
歯学研究科 修士（口腔科学）
薬学研究科 修士（薬科学）
工学研究科 修士（工学）
農学研究科 修士（農学）
国際文化研究科 修士（国際文化）
情報科学研究科 修士（情報科学）
生命科学研究科 修士（生命科学）
環境科学研究科 修士（環境科学）
医工学研究科 修士（医工学）４ 第４条第１項の規定により博士の学位を授与するに当たっては、次の区分により、専攻分野の名称を付記する。
文学研究科 博士（文学）
教育学研究科 博士（教育学又は教育情報学）
法学研究科 博士（法学）
経済学研究科 博士（経済学又は経営学）
理学研究科 博士（理学）－192－東北大学学位規程

医学系研究科 博士（医学、障害科学、看護学又は保健学）
歯学研究科 博士（歯学）
薬学研究科 博士（薬科学又は薬学）工学研究科 博士（工学）
農学研究科 博士（農学）
国際文化研究科 博士（国際文化）
情報科学研究科 博士（情報科学）
生命科学研究科 博士（生命科学）
環境科学研究科 博士（環境科学）
医工学研究科 博士（医工学）
５ 前二項に定めるもののほか、修士又は博士の学位を授与するに当たっては、専攻分野の名称を修士（学術）又は博士（学術）と付記することがある。
６ 第４条第２項の規定により博士の学位を授与するに当たっては、専攻分野の名称を付記するものとし、その名称については、前二項の規定を準用する。
７ 第４条の２の規定により授与する専門職学位は、次のとおりとする。
法学研究科 公共法政策修士（専門職）又は法務博士（専門職）
経済学研究科 会計修士（専門職）（学士の学位授与の要件）
第２条の２ 学士の学位は、本学を卒業した者に授与する。
２ 前項に規定するもののほか、学士の学位授与については、別に定める。
（修士の学位授与の要件）
第３条 修士の学位は、本学大学院修士課程又は博士課程の前期２年の課程（以下「修士課程等」という。）
を修了した者に授与する。
（博士の学位授与の要件）
第４条 博士の学位は、本学大学院博士課程を修了した者に授与する。
２ 前項に定めるもののほか、博士の学位は、博士課程を経ない者であっても、博士論文の審査に合格し、かつ、博士課程を修了した者と同等以上の学力を有することを確認された場合は、これを授与することができる。
（専門職学位の学位授与の要件）
第４条の２ 専門職学位は、本学大学院専門職学位課程を修了した者に授与する。
（大学院の課程による者の学位論文の提出）
第５条 本学大学院の課程（専門職学位課程を除く。）による者の学位論文（修士課程等において、特定の課題についての研究の成果の審査を受けようとする者については、当該研究の成果。以下同じ。）は、研究科長に提出するものとする。
２ 研究科長は、前項の学位論文を受理したときは、学位を授与できる者か否かについて、教授会又は研究科
委員会（以下「教授会等」という。）の審査に付さなければならない。
（大学院の課程を経ない者の学位授与の申請）
第６条 第４条第２項の規定により学位の授与を申請する者（以下「学位申請者」という。）は、学位申請書－193－東北大学学位規程に博士論文、履歴書、論文目録、論文内容要旨及び学位論文審査手数料を添え、博士論文の内容に係る専攻
分野の名称を付記して、その申請に応じた研究科長を経て総長に提出しなければならない。
２ 学位論文審査手数料の額は、１件につき１５０，０００円とする。ただし、学位申請者のうち本学の学部
若しくは大学院に在籍していた者（科目等履修生、特別聴講学生、学部入学前教育受講生、特別研究学生又は研究生として在籍していた者を除く。）又は本学の職員（国立大学法人東北大学職員就業規則（平成１６年規則第４６号）第２条第１項に規定する職員及び国立大学法人東北大学特定有期雇用職員就業規則（平成２１年規第２６号）第２条に規定する特定有期雇用職員（外国人研究員（同規則第６条第２項に定める者をいう。）を除く。）をいう。以下同じ。）若しくは職員であった者に係る学位論文審査手数料の額は、１件につき７５，０００円とする。
３ 研究科長は、第１項の申請を受理したときは、学位申請書を総長に進達するとともに、学位を授与できる者か否かについて、教授会等の審査に付さなければならない。
（学位論文）
第７条 第５条第１項及び前条第１項に規定する学位論文（以下「学位論文」という。）は、１編に限る。ただし、参考として他の論文を添付することができる。
２ 審査のため必要があるときは、学位論文の副本、訳本、模型又は標本等の材料を提出させることがある。
（学位論文及び学位論文審査手数料の返付）
第８条 受理した学位論文及び学位論文審査手数料は、いかなる理由があっても返付しない。
（審査委員）
第９条 教授会等は、第５条第２項又は第６条第３項の規定により学位を授与できる者か否かについて審査に付されたときは、当該研究科の専任の教授若しくは当該研究科に置かれる協力講座若しくは東北大学大学院
組織運営規程第２条第１項の規定に基づき当該研究科を組織する附置研究所等の研究部門等に属する専任の教授である研究科担当教員のうちから２人以上の審査委員を選出して、学位論文の審査及び最終試験又は学力の確認を委嘱しなければならない。
２ 教授会等は、必要と認めたときは、前項の規定にかかわらず、前項の審査委員以外の本学大学院の研究科担当教員等を、学位論文の審査、最終試験又は学力の確認の審査委員に委嘱することができる。
３ 教授会等は、必要と認めたときは、第１項の規定にかかわらず、他の大学院又は研究所等の教員等に学位論文の審査を委嘱することができる。
（審査期間）
第１０条 博士論文の審査、博士の学位の授与に係る最終試験及び学力の確認は、博士論文又は学位の授与の申請を受理した後１年以内に、学位を授与できる者か否かを決定できるよう終了しなければならない。ただし、特別の理由があるときは、教授会等の議を経て、その期間を延長することができる。
（面接試験）
第１０条の２ 第４条第２項の規定により学位の授与を申請した者についての博士論文の審査に当たっては、
面接試験を行うものとする。ただし、教授会等が、特別の理由があると認めた場合は、面接試験を行わないことができる。
（最終試験）
第１１条 最終試験は、学位論文の審査が終わった後に学位論文を中心として、これに関連のある科目について、口頭又は筆答により行うものとする。

－194－

東北大学学位規程（学力確認の方法）
第１２条 学力の確認は、博士論文に関連ある専攻分野の科目及び外国語について行うものとする。
２ 学力の確認は、前項の規定にかかわらず、教授会等が特別の理由があると認めた場合は、博士論文に関連ある専攻分野の科目についてのみ行い、又は別に定めるところにより行うことができる。
（審査の省略）
第１２条の２ 審査委員は、学位論文の審査の結果、不合格と判定したときは、最終試験及び学力確認を行わないものとする。
（審査委員の報告）第１３条 審査委員は、審査が終了したときは、直ちにその結果を教授会等に報告しなければならない。
（学位授与の議決）
第１４条 学位の授与は、教授会等の出席者の３分の２以上の賛成がなければならない。
（研究科長の報告）第１５条 教授会等において、学位を授与できる者と議決したときは、研究科長は、学位論文の審査及び最終試験又は学力の確認の結果の要旨等を総長に報告しなければならない。
２ 教授会等において、第４条第２項の規定により学位の授与を申請した者に対して、学位を授与できない者と議決したときは、研究科長は、博士論文の審査及び学力の確認の結果の要旨を総長に報告しなければならない。ただし、第１２条の２の規定により学力の確認を行わないときは、その確認の結果の要旨は、報告することを要しない。
（学位の授与）第１６条 総長は、前条第１項の規定による報告に基づいて、学位を授与できる者と認めたときは、学位を授与するものとする。
２ 総長は、前条第２項の規定による報告に基づいて、学位を授与できない者と認めたときは、その旨を本人に通知するものとする。
（論文要旨等の公表）
第１７条 総長は、前条第１項の規定により博士の学位を授与したときは、当該学位を授与した日から３月以内に、当該博士の学位の授与に係る論文の内容の要旨及び論文審査の結果の要旨をインターネットを通じて公表するものとする。
（学位論文の公表）
第１８条 博士の学位を授与された者は、授与された日から１年以内に、当該博士論文の全文を公表しなければならない。ただし、学位を授与される前に既に公表したときは、この限りでない。
２ 前項の規定にかかわらず、博士の学位を授与された者は、やむを得ない理由がある場合には、研究科長の承認を受けて、当該博士論文の全文に代えてその内容を要約したものを公表することができる。この場合において、当該研究科長は、その論文の全文を求めに応じて閲覧に供するものとする。
３ 博士の学位を授与された者が行う前二項の規定による公表は、別に定めるところによりインターネットを通じて行うものとする。
４ 第１項の規定により公表する場合は当該博士論文に「東北大学審査学位論文（博士）」と、第２項の規定－195－東北大学学位規程により公表する場合は当該博士論文の要旨に「東北大学審査学位論文（博士）の要旨」と明記しなければならない。
（学位授与の取消）第１９条 学位を授与された者が、次の各号の一に該当するときは、総長は、当該教授会等及び学務審議会の議を経て、既に授与した学位を取り消し、学位記を返付させ、かつ、その旨を公表するものとする。
一 不正の方法により学位の授与を受けた事実が判明したとき。
二 学位を授与された者がその名誉を汚辱する行為を行ったとき。
２ 教授会等において前項の議決を行う場合は、第１４条の規定を準用する。
（学位記及び学位授与申請関係書類）
第２０条 学位記及び学位授与申請関係書類の様式は、別記様式第１号から別記様式第８号のとおりとする。

附 則
１ この規程は、昭和３０年１月１日から施行する。ただし、第４条第２項の規定により学位の授与を申請した者に対する博士の学位の授与は、東北大学学位規程（大正１０年４月４日制定）第１条に規定する学位と同種の学位以外の学位については、本学大学院博士課程を経た者に対する博士の学位が授与された後において行なうものとする。
２ 東北大学学位規程（大正１０年４月４日制定）は、この規程の施行にかかわらず、昭和３７年３月３１日（医学博士については、昭和３５年３月３１日）までは、なお、効力を有する。

（省略）

附 則（平成３０年３月２９日規第５６号改正）
１ この規程は、平成３０年４月１日から施行する。
２ 平成２９年度以前に教育学研究科及び教育情報学教育部に入学、進学又は編入学した者の学位に付記する専攻分野の名
称は、改正後の第２条第３項及び第４項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
３ この規程による改正前の第５条、第６条第１項及び第３項、第１５条並びに第１８条第２項の規定は、東北大学大学院
通則の一部を改正する通則（平成３０年規第５４号）附則第２項の規定により教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。

－196－

東北大学学位規程

東北大学学位規程

別記様式第１号（第２条の２の規定により授与する学位記の様式）

別記様式第２号（第３条の規定により授与する学位記の様式）－197－

東北大学学位規程

東北大学学位規程

別記様式第３号（第４条第１項の規定により授与する学位記の様式）

別記様式第３―２号（第４条第１項の規定により授与する学位記の様式で東北大学大学院通則第２条の２に規定する学位プログラムを修了した者へ授与するもの）－198－

東北大学学位規程

東北大学学位規程

別記様式第４号（第４条第２項の規定により授与する学位記の様式）

別記様式第５号～８号（省略）－199－

情報科学研究科規程

情報科学研究科規程

東北大学大学院情報科学研究科規程
平成 5 年 4 月 1 日（規第 130 号）制定

第 1 章 総則
第 1 条 東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。
）における入学、教育方法、課程修了等については、東北大学大学院通則（昭和 28 年 11 月 16 日制定。以下「通則」という。
）及び東北大学学位規程（昭和 30 年 1 月 1 日制定）に定めるもののほか、この規程の定めるところによる。ただし、情報科学研究科長（以下「本研究科長」という。
）は、この規程にかかわらず、必要に応じ、情報科学研究科教授会（以下「本研究科教授会」という。
）の議を経て、特例を定めることができる。
第 1 条の 2 本研究科は、人文科学、社会科学、自然科学等の分野における学術的方法を基礎に各分野にまたがる学際的総合科学としての情報科学を構築し、研究成果を積み重ねることにより、新時代を拓くことのできる人材を育成し、もって科学及び技術の進歩に広く貢献することを目的とする。
第 2 条 本研究科に、次の専攻を置く。
情報基礎科学専攻
システム情報科学専攻
人間社会情報科学専攻
応用情報科学専攻

第 2 章 入学、再入学、進学、編入学、転科、転入学及び転専攻
第 3 条 通則第 11 条の規定による入学志願者の選考は、学力試験、面接試問、成績証明書及びその他の提出書類によって行う。ただし、特別の事情がある者の選考については、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度定める。
第 4 条 通則第 13 条の規定による再入学を願い出た者については、退学又は除籍の後 2 年以内に限り、選考の上、許可することがある。ただし、特別の事情がある者については、退学又は除籍の後 2 年を超えたときにおいても許可することがある。
2 前項の選考方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度定める。
3 第 1 項の規定による再入学を許可された者の既に修得した授業科目及び単位並びに在学期間の一部又は全部の認定は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度行う。
第 5 条 通則第 14 条の規定による進学志願者及び通則第 15 条の規定による編入学志願者並びに通則第 16 条第 1項及び第 2 項の規定による転科志願者、転入学志願者及び転専攻志願者に対する選考方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
2 前項の規定による転科、転入学及び転専攻を許可された者の既に修得した授業科目及び単位並びに在学期間の一部又は全部の認定は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長がその都度行う。
第 5 条の 2 入学又は編入学を許可された者が、本研究科に入学し、又は編入学する前に次の各号に掲げる教育
課程において履修した授業科目について修得した単位（科目等履修生及び特別の課程履修生として修得した単位を含む。
）は、教育上有益と認めるときは、本研究科において修得した単位とみなすことがある。
一 東北大学大学院又は他の大学の大学院（以下「他の大学院」という。
）
二 外国の大学の大学院又はこれに相当する高等教育機関等（以下「外国の大学院等」という。
）

－200－

情報科学研究科規程
情報科学研究科規程

三 我が国において、外国の大学院の課程を有するものとして当該外国の学校教育制度において位置付けられた教育施設であって文部科学大臣が別に指定するもの又は通則第１５条第５号に規定する国際連合大学(以下「外国の大学院の課程を有する教育施設等」 という。)
2 前項の規定により本研究科の前期 2 年の課程（以下「前期課程」という。
）において修得したものとみなすことができる単位数は 15 単位までとし、同項及び第 18 条第 1 項の規定により修得したものとみなすことができる単位数は合わせて 20 単位までとする。
3 第 1 項の規定により本研究科の後期 3 年の課程（以下「後期課程」という。）において修得したものとみなすことができる単位数は、第 18 条第 1 項の規定により修得したものとみなすことができる単位数と合わせて 10単位までとする。

第 3 章 教育方法等
第 6 条 本研究科の前期課程の授業科目、単位数及び履修方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
2 前期課程の授業科目の区分は、共通基盤科目、専門科目及び関連科目とする。
3 本研究科の後期課程の授業科目、単位数及び履修方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
4 後期課程の授業科目の区分は、専門科目及び関連科目とする。
5 授業は、講義、演習、ゼミナール、実習及び研修により行う。
6 本研究科における学位論文の作成等に対する指導（以下「研究指導」という。
）の内容等については、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 7 条 教育上特別の必要があると本研究科において認める場合には、夜間その他特定の時間又は時期において授業又は研究指導を行うことがある。
第 8 条 本研究科長は、授業科目の履修の指導及び研究指導を行うために、本研究科教授会の議を経て、各学生ごとに指導教員を定める。
第 9 条 学生は、学年又は学期の初めに、指導教員の指示に従って、履修しようとする授業科目を本研究科長に届け出なければならない。
第 9 条の 2 学生が職業を有している等の事情により、標準修業年限を超えて一定の期間にわたり計画的に教育課程を履修することを願い出たときは、本研究科教授会の議を経て本研究科長が許可することがある。
2 前項の規定により計画的な履修を許可された者（以下「長期履修学生」という。
）が、当該在学期間について短縮することを願い出たときは、本研究科教授会の議を経て本研究科長が許可することがある。
3 前二項に定めるもののほか、長期履修学生の取扱いに関し必要な事項は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 10 条 学生は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定めるところにより、本研究科長の許可を得て、所属する専攻以外の専攻、他の研究科若しくは学部の授業科目を履修し、又は他の研究科において研究指導の一部を受けることができる。
2 前項に定めるもののほか、学生は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定めるところにより、本研究科長の許可を得て、東北大学大学院共通科目規程（令和４年規第 41 号）に定める授業科目（以下この項において「大学院共通科目」という。
）について、前期課程にあっては同規程別表第 1 に定めるものを、後期課程にあっては同規程別表第 1 又は別表第 2 に定めるものを履修することができる。この場合において、大学院共通－201－

情報科学研究科規程

情報科学研究科規程

科目の履修手続については、同規程に定めるところのほか、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 11 条 他の研究科の学生が、本研究科の授業科目の履修又は本研究科において研究指導の一部を受けることを願い出たときは、許可することがある。
第 12 条 授業科目の履修の認定は、試験等による。試験等に合格した者には、所定の単位を与える。
2 試験等は、所定の時期に授業担当教員が行う。ただし、授業担当教員が退職し、又は事故があるときは、本研究科長が定めた他の教員が行う。
3 試験等を受けることができる授業科目は、授業を受けた科目に限る。
第 13 条 その年の 3 月又は 9 月に前期課程又は博士課程を修了すべき者で修了できなかったものに対しては、
本研究科教授会の議を経て、本研究科長が必要と認めた場合に限り、追試験等を行うことがある。
第 14 条 試験等の成績は、100 点を満点とし、次の区分により評価する。
ＡＡ 90 点から 100 点まで
Ａ

80 点から 89 点まで

Ｂ

70 点から 79 点まで

Ｃ

60 点から 69 点まで

Ｄ

59 点以下2 前項による評価ＡＡ、Ａ、Ｂ、Ｃは合格とし、評価Ｄは不合格とする。
3 第 1 項の成績は、公表しない。

第 4 章 他の大学院等における修学及び留学等
第 15 条 学生は、本研究科長の許可を得て、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める他の大学院の授業科目を履修することができる。
2 前項の規定は、学生が、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目を我が国において履修する場合及び外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における授業科目を我が国において履修する場合について準用する。
第 16 条 学生は、本研究科長の許可を得て、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める他の大学院
若しくは研究所等（以下「他の大学院等」という。
）又は外国の大学院の課程を有する教育施設等において、研究指導の一部を受けることができる。この場合において、前期課程の学生が当該研究指導を受けることができる期間は、1 年を超えないものとする。
第 17 条 学生が外国の大学院等において修学することが教育上有益であると本研究科教授会の議を経て、本研究科長が認めるときは、当該外国の大学院等と協議の上、学生が当該外国の大学院等に留学することを認めることがある。
2 前項の規定にかかわらず、特別の事情があると本研究科教授会の議を経て、本研究科長が認めるときは、当該外国の大学院等との協議を欠くことができる。
3 留学の期間は、在学年数に算入する。
4 第 1 項及び第 2 項の規定は、学生が休学中に外国の大学院等において修学する場合について準用する。
第 18 条 第 15 条の規定により履修した授業科目について修得した単位、第 16 条の規定により受けた研究指導並びに前条第 1 項の規定により留学して得た成果及び同条第 4 項の規定により休学中に修学して得た成果は、
本研究科教授会が別に定めるところにより、本研究科において修得した単位又は受けた研究指導とみなす。

－202－

情報科学研究科規程
情報科学研究科規程

2 前項の規定により、本研究科の前期課程において修得したものとみなすことができる単位数は 15 単位までとし、第 5 条の 2 第 1 項及び前項の規定により修得したものとみなすことができる単位数は合わせて 20 単位までとする。
3 第 1 項の規定により本研究科の後期課程において修得したものとみなすことができる単位数は、第 5 条の 2
第 1 項の規定により修得したものとみなすことができる単位数と合わせて 10 単位までとする。
第 19 条 この章に規定するもののほか、他の大学院等における修学、外国の大学院等が行う通信教育における授業科目の我が国における履修、外国の大学院の課程を有する教育施設等の当該教育課程における修学、外国の大学院等への留学及び休学中の外国の大学院等における修学に関し必要な事項は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。

第 5 章 課程修了
第 20 条 本研究科の前期課程を修了するためには、同課程に 2 年以上在学し、共通基盤科目並びに所属専攻の専門科目及び関連科目の単位数を合わせて、30 単位以上（うち共通基盤科目 4 単位以上及び専門科目 16 単位以上）を修得し、かつ、必要な研究指導を受け、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定めるところ
により、修士論文又は特定の課題についての研究の成果（以下「修士論文等」という。
）の審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、優れた研究業績を上げた者と本研究科教授会の議を経て、本研究科長が認めた場合には、1 年以上（次条の規定により在学したものとみなされた期間を除く。
）
在学すれば足りるものとする。
2 前項の場合において、研究科教授会の議を経て、本研究科長が博士課程の目的を達するために必要と認める場
合には、修士論文等の審査及び最終試験の合格に代えて、次に掲げる試験及び審査の合格を前期課程の修了の要件とすることがある。
一 専攻分野に関する高度の専門的知識及び能力並びに当該専攻分野に関連する分野の基礎的素養であって当該前期課程において修得し、又は涵養すべきものについての試験
二 博士論文に係る研究を主体的に遂行するために必要な能力であって当該前期課程において修得すべきものについての審査第 20 条の 2 前期課程においては、第 5 条の 2 第 1 項の規定により本研究科に入学する前に修得した単位を本研
究科において修得したものとみなす場合であって、当該単位の修得により前期課程の教育課程の一部を履修したと認めるときは、当該単位数、その修得に要した期間その他を勘案して 1 年までの期間在学したものとみなすことがある。ただし、この場合においても、前期課程に少なくとも 1 年以上在学しなければならない。
第 21 条 本研究科の博士課程を修了するためには、後期課程に 3 年以上在学し、専門科目及び関連科目の単位数を合わせて、10 単位以上（うち専門科目は 8 単位以上）を修得し、かつ、必要な研究指導を受け、博士論文の審査及び最終試験に合格しなければならない。ただし、在学期間に関しては、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定めるところにより、優れた研究業績を上げた者と認めた場合には、1 年（2 年未満の在学期間をもって修士課程を修了した者にあっては、当該在学期間を含めて 3 年）以上在学すれば足りるものとする。
第 22 条 修士論文等は、前期課程に 1 年以上在学し、共通基盤科目、専門科目及び関連科目の単位数を合わせて、20 単位以上を修得し、かつ、研究指導を受けた者でなければ提出することができない。

－203－情報科学研究科規程

情報科学研究科規程

2 3 月又は 9 月に修了予定の者で、修士論文等の審査を受けようとするものは、それぞれ指定する期日までに、その論文の題目又は課題を本研究科長に届け出なければならない。ただし、休学のため、当該期日までに論文の題目又は課題を届け出ることができなかった者は、復学した後に届け出ることができる。
3 修士論文等は、指定の期間内に本研究科長に提出しなければならない。指定期間経過後に提出したときは、その学期内に審査を行わない。
4 第 20 条ただし書の規定を適用させようとする場合の修士論文等の提出については、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 23 条 博士論文は、後期課程に 2 年以上在学し、研究指導を受けた者でなければ提出することができない。
2 3 月又は 9 月に修了予定の者で、博士論文の審査を受けようとするものは、それぞれ指定する期日までに、その論文の題目を本研究科長に届け出なければならない。ただし、休学のため、当該期日までに論文の題目を届け出ることができなかった者は、復学した後に届け出ることができる。
3 博士論文は、指定の期間内に本研究科長に提出しなければならない。指定期間経過後に提出したときは、その学期内に審査を行わない。
4 第 21 条ただし書の規定を適用させようとする場合の博士論文の提出については、
本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 24 条 最終試験は、前期課程又は後期課程を修了するのに必要な単位の全部を修得し、かつ、修士論文等又は博士論文を提出した者に対して行う。
2 最終試験は、修士論文等又は博士論文を中心として、これに関連のある専攻分野について口頭試問によって行う。
第 25 条 その年の 3 月又は 9 月に前期課程を修了すべき者で修了できなかったものに対しては、本研究科教授
会の議を経て、本研究科長が必要と認めた場合に限り、修士論文等の追審査又は最終試験の追試験を行うことがある。
2 前項の追審査及び追試験については、それぞれ第 22 条及び前条の規定を準用する。
第 26 条 修士論文等及び博士論文並びに最終試験の成績は、合格又は不合格とする。
第 27 条 課程修了の認定は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が行う。

第 6 章 科目等履修生
第 28 条 科目等履修生として入学できる者は、大学を卒業した者又はこれと同等以上の学力があると認められた者とする。
第 29 条 科目等履修生を志願する者は、所定の願書に必要書類を添えて、所定の期日までに、本研究科長に提出しなければならない。
第 30 条 科目等履修生の選考方法は、本研究科教授会の議を経て、本研究科長が別に定める。
第 31 条 科目等履修生の在学期間は、1 年以内とする。ただし、引き続き在学を願い出たときは、在学期間の延長を許可することがある。
第 32 条 科目等履修生は、履修した授業科目について所定の試験等を受けて、単位を修得することができる。
第 33 条 科目等履修生が証明を願い出たときは、本研究科長は、単位修得証明書を交付することがある。

－204－

情報科学研究科規程
情報科学研究科規程

第 7 章 特別聴講学生及び特別研究学生
第 34 条 他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本研究科の授業科目の履修を志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところにより、特別聴講学生として受入れを許可することがある。
第 35 条 他の大学院の学生又は外国の大学院等若しくは外国の大学院の課程を有する教育施設等の学生で、本研究科において研究指導を受けることを志願するものがあるときは、当該他の大学院又は外国の大学院等若し
くは外国の大学院の課程を有する教育施設等と協議して定めるところにより、特別研究学生として受入れを許可することがある。
第 36 条 特別聴講学生及び特別研究学生の受入れに関し必要な事項は、本研究科教授会の議を経て本研究科長が別に定める。
附 則
この規程は、平成 5 年 4 月 1 日から施行する。
（省略）
附 則
この規程は、平成 22 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
この規程は、平成 23 年 3 月 8 日から施行する。
附 則
１ この規程は、平成 25 年 4 月 1 日から施行する。
２ 平成 24 年度以前に前期課程に入学（転科及び転専攻）した者の課程修了の要件については、改正後の第20 条第 2 項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
この規程は、平成 27 年 4 月 1 日から施行する。
附 則
１ この規程は、平成 30 年 5 月 8 日から施行し、改正後の第 10 条及び第 11 条の規定は、平成 30 年 4 月 1 日
から適用する。
２ この規程による改正前の東北大学大学院情報科学研究科規程第 11 条の規定は、東北大学大学院通則の一部を改正する通則（平成 30 年規第 54 号）附則第 2 項の規定により存続するものとされた教育情報学教育部が存続する間、なおその効力を有する。
附 則
１ この規程は、令和 3 年 4 月 1 日から施行する。
２ 令和 2 年度以前に後期課程に編入学した者の入学前の既修得単位の認定並びに他の大学院等における修学及び留学等については、改正後の第 5 条の 2 第 3 項及び第 18 条第 3 項の規定にかかわらず、なお従前の例による。
附 則
この規程は、令和 4 年 4 月 1 日から施行する。

情報科学研究科規程

附 則
この規程は、令和 5 年 4 月 1 日から施行する。
－205－

授業料の免除等に関する規程

東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程○東北大学学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関する規程
昭和４８年５月１５日
規第４３号
目次
第１章 総則（第１条）
第２章 授業料の免除
第１節 経済的理由による授業料の免除（第２条―第７条の２）
第２節 学資負担者の死亡、災害等による授業料の免除（第８条―第１３条）
第３節 休学、死亡、除籍及び退学等による授業料の免除（第１４条―第１７条）
第３章 授業料の徴収猶予及び月割分納（第１８条―第２７条）
第４章 授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可の取消し（第２８条―第３１条）
第５章 授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可等の手続（第３２条―第３４条）
第６章 雑則（第３５条）
附則
第１章 総則（趣旨）
第１条 この規程は、東北大学学部通則（昭和２７年１２月１８日制定）第３４条第２項及び東北大学大学院通則（昭和２８年１１月１６日制定）第４３条第２項の規定に基づき、東北大学（以下「本学」という。）における学部学生及び大学院学生の授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いについて定めるものとする。
第２章 授業料の免除
第１節 経済的理由による授業料の免除（免除の許可）第２条 特に優れた者であって経済的理由により極めて修学に困難があるものと認められるものに対しては、その願い出により、授業料の免除を許可することがある。
２ 前項の規定にかかわらず、本学の規則、命令に違反し、又は学生の本分に反する行為のあった者に対しては、特別の事情がある場合を除き、授業料の免除を許可しない。
（免除の実施方法）
第３条 授業料の免除の許可は、学期ごとに行う。
（免除の額）
第４条 授業料の免除の額は、一の学期に納付すべき授業料について、その全額、３分の２の額、半額、３分の１の額又は４分の１の額とする。
（許可の願い出）
第５条 授業料の免除の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、次の各号に掲げる書類を、総長に提出しなければならない。
一 授業料免除願書
二 市区町村長発行の所得に関する証明書
三 その他総長が必要と認める書類－206－

授業料の免除等に関する規程

２ 前項の規定にかかわらず、外国人留学生が願い出る場合には、前項第２号に掲げる書類に代えて、別に定める書類を提出することができる。
（徴収猶予）
第６条 授業料の免除の許可を願い出た者に対しては、免除の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴収を猶予する（大学等における修学の支援に関する法律施行規則（令和元年文部科学省令第６号）第９条第１項の申請をした者が既に授業料を納めていた場合を除く。）。
（免除を許可されなかった者の納付期限）第７条 授業料の免除を許可されなかった者又は３分の２の額、半額、３分の１の額若しくは４分の１の額の免除を許可された者（第２０条第２項の規定により徴収猶予の許可を願い出た者及び既に授業料を納めていた者を除く。）は、当該不許可又は許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料の全額又は３分の１の額、半額、３分の２の額若しくは４分の３の額を納付しなければならない。
（授業料の返付）
第７条の２ 授業料の免除を許可された者のうち、既に授業料を納めていた者については、学部通則第３５条第１項の規定にかかわらず、当該授業料のうち、免除を許可された額に相当する額を返付するものとする。
２ 前項に規定するもののほか、授業料の免除を願い出た者のうち、既に授業料を納めていた者であって、免除の許可又は不許可を決定する前に休学若しくは退学を許可されたもの又は死亡若しくは行方不明を理由として学籍を除かれたものについては、当該授業料のうち、第１４条第２項において準用する
同条第１項の規定により免除された授業料に相当する額、第１５条第２項において準用する同条第１項の規定により免除された授業料に相当する額又は第１７条第２項において準用する同条第１項の規定により免除された授業料に相当する額を返付するものとする。
第２節 学資負担者の死亡、災害等による授業料の免除（免除の許可）第８条 次の各号の一に該当し、授業料を納付することが著しく困難であると認められる者に対しては、その願い出により、授業料の免除を許可することがある。
一 各学期の授業料の納期前６月以内（入学し、再入学し、転入学し、又は編入学した日（以下単に「入学した日」という。）の属する学期分の授業料の免除に係る場合は、入学した日前１年以内）において、学生の学資を主として負担している者（以下「学資負担者」という。）が死亡し、又は学生若しくは学資負担者が風水害等の災害（以下「災害」という。）を受けた場合
二 前号に準ずる場合であって、相当と認められる理由があるとき。
（免除の対象となる授業料）
第９条 授業料の免除の許可は、当該事由が生じた日の属する学期の翌学期（入学した日前１年以内に当該事由が生じたときは、入学した日の属する学期）に納付すべき授業料について行う。ただし、当該事由の生じた時期が、当該学期の授業料の納付期限の以前である場合には、当該学期に納付すべき授業料についても行うことがある。
（免除の額）
第１０条 授業料の免除の額は、一の学期に納付すべき授業料について、その全額、３分の２の額、半額、３分の１の額又は４分の１の額とする。

－207－

授業料の免除等に関する規程（許可の願い出）
第１１条 授業料の免除の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、次の各号に掲げる書類を、総長に提出しなければならない。
一 授業料免除願書
二 市区町村長発行の所得に関する証明書
三 学資負担者の死亡を証明する書類（学資負担者が死亡したことにより免除の許可を願い出る者に限る。）
四 市区町村長発行の被災証明書（災害を受けたことにより免除の許可を願い出る者に限る。）
五 その他総長が必要と認める書類
２ 前項の規定にかかわらず、外国人留学生が願い出る場合には、前項第２号から第４号までに掲げる書類に代えて、別に定める書類を提出することができる。
（徴収猶予）
第１２条 授業料の免除の許可を願い出た者に対しては、免除の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴収を猶予する。
（免除を許可されなかった者の納付期限）第１３条 授業料の免除を許可されなかった者又は３分の２の額、半額、３分の１の額若しくは４分の１の額の免除を許可された者（第２０条第２項の規定により、徴収猶予の許可を願い出た者を除く。）
は、当該不許可又は許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料の全額又は３分の１の額、半額、３分の２の額若しくは４分の３の額を納付しなければならない。
第３節 休学、死亡、除籍及び退学等による授業料の免除（休学による免除）
第１４条 休学を許可された者又は休学を命ぜられた者であって、その休学期間の初日が授業料の納付期限の以前であるものに対しては、授業料の年額の１２分の１に相当する額（以下「月割計算額」という。）に、休学期間の初日の属する月の翌月（休学期間の初日が月の初日であるときは、その月）から休学期間の末日の属する月の前月（休学期間の末日が月の末日であるときは、その月）までの月数を乗じて得た額の授業料を免除する。
２ 第７条の２第２項の規定により授業料を返付される者（休学を許可された者に限る。）は、第６条の規定により授業料の徴収を猶予されているものとみなし、前項の規定を準用する。
（死亡等による免除）
第１５条 学生が死亡し、又は行方不明となったことにより学籍を除いた場合には、未納の授業料の全額を免除することがある。
２ 第７条の２第２項の規定により授業料を返付される者（死亡又は行方不明を理由として学籍を除かれた者に限る。）は、第６条の規定により授業料の徴収を猶予されているものとみなし、前項の規定を準用する。
（除籍による免除）
第１６条 入学料又は授業料の未納を理由として除籍する者に対しては、未納の授業料の全額を免除することがある。

－208－

授業料の免除等に関する規程（徴収猶予期間中の退学による免除）
第１７条 第６条の規定により授業料の徴収を猶予されている者、次条の規定により授業料の徴収猶予を許可されている者又は第２３条の規定により授業料の月割分納を許可されている者であって、その期間中に退学することを許可されたものに対しては、月割計算額に、退学する月の翌月からその学期の末日までの月数を乗じて得た額の授業料を免除することがある。
２ 第７条の２第２項の規定により授業料を返付される者（退学を許可された者に限る。）は、第６条の規定により授業料の徴収を猶予されているものとみなし、前項の規定を準用する。
第３章 授業料の徴収猶予及び月割分納（徴収猶予の許可）
第１８条 次の各号の一に該当する者に対しては、学生（当該学生が行方不明の場合には、当該学生に代わる者）の願い出により、授業料の徴収猶予を許可することがある。
一 経済的理由により、授業料を、その納付期限までに納付することが困難であると認められ、かつ、
学業が優秀であると認められる者
二 学生又は学資負担者が、災害を受け、授業料を、その納付期限までに納付することが困難であると認められる者
三 行方不明の者
四 その他やむを得ない事情により、授業料を、その納付期限までに納付することが困難であると認められる者（徴収猶予の最終期限）第１９条 授業料の徴収猶予の最終期限は、
第１学期分の授業料については９月の口座引落日として本学が指定した日とし、第２学期分の授業料については３月の口座引落日として本学が指定した日とする。
（許可の願い出）
第２０条 授業料の徴収猶予の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、授業料徴収猶予願書を、総長に提出しなければならない。
２ 前項の規定にかかわらず、
第５条第１項又は第１１条第１項の規定により授業料免除の許可を願い出た者で、免除を許可されなかった者又は３分の２の額、半額、３分の１の額若しくは４分の１の額の免除を許可された者は、当該不許可又は許可を告知された日から起算して１４日以内に、徴収猶予の許可を願い出ることができる。
（徴収猶予）
第２１条 授業料の徴収猶予の許可を願い出た者に対しては、徴収猶予の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴収を猶予する。
（徴収猶予を許可されなかった者の納付期限）第２２条 授業料の徴収猶予を許可されなかった者は、当該不許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料を納付しなければならない。
（月割分納の許可）
第２３条 第１８条第１号、第２号又は第４号に該当する者であって、特別の事情があるものに対しては、その願い出により、授業料の月割分納を許可することがある。
（月割分納の額及び納付期限）第２４条 授業料の月割分納を許可された者の１月当りの授業料の額は、月割計算額とし、その納付期限－209－授業料の免除等に関する規程は、別に定める場合を除き、毎月の口座引落日として本学が指定した日とする。ただし、休業期間中の授業料の納付期限は、休業期間の開始日の前日とする。
（許可の願い出）
第２５条 授業料の月割分納の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、
授業料月割分納願書を、総長に提出しなければならない。
（徴収猶予）
第２６条 授業料の月割分納の許可を願い出た者に対しては、月割分納の許可又は不許可を決定するまでの間、授業料の徴収を猶予する。
（月割分納を許可されなかった者の納付期限）第２７条 授業料の月割分納を許可されなかった者は、当該不許可を告知された日において口座引落日として本学が指定した日までに、その学期分の授業料を納付しなければならない。
第４章 授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可の取消し（免除の許可の取消し）第２８条 授業料の免除を許可されている者であって、その理由が消滅したものは、遅滞なく、総長に届け出なければならない。
２ 前項の届け出があったときは、授業料の免除の許可を取り消す。
３ 前項の規定により、授業料の免除の許可を取り消された者は、速やかに、月割計算額に、その許可を取り消された月からその学期の末月までの月数を乗じて得た額の授業料を納付しなければならない。
（徴収猶予及び月割分納の許可の取消し）第２９条 授業料の徴収猶予又は月割分納を許可されている者であって、その理由が消滅したものは、遅滞なく、総長に届け出なければならない。
２ 前項の届け出があったときは、授業料の徴収猶予又は月割分納の許可を取り消す。
３ 前項の規定により、授業料の徴収猶予の許可を取り消された者は、速やかに、その学期分の授業料を納付しなければならない。
４ 第２項の規定により、授業料の月割分納の許可を取り消された者は、速やかに、未納の授業料を納付しなければならない。
（不正事実の発見による免除の許可の取消し）第３０条 授業料の免除を許可されている者であって、その理由が消滅したにもかかわらず、第２８条第１項の規定による届け出をしないもの又は提出書類に虚偽の事項を記載し、若しくは提出書類を偽造して授業料の免除の許可を受けたことが判明したものに対しては、その許可を取り消す。
２ 前項の規定により授業料の免除の許可を取り消された者は、直ちに、その学期分の授業料を納付しなければならない。
（不正事実の発見による徴収猶予及び月割分納の許可の取消し）第３１条 授業料の徴収猶予又は月割分納を許可されている者であって、その理由が消滅したにもかかわらず、第２９条第１項の規定による届け出をしないもの又は提出書類に虚偽の事項を記載し、若しくは提出書類を偽造して授業料の徴収猶予又は月割分納の許可を受けたことが判明したものに対しては、その許可を取り消す。
２ 前項の規定により授業料の徴収猶予の許可を取り消された者は、直ちに、その学期分の授業料を納付しなければならない。

－210－

授業料の免除等に関する規程

３ 第１項の規定により、授業料の月割分納の許可を取り消された者は、直ちに、未納の授業料を納付しなければならない。
第５章 授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の許可等の手続（免除の許可等の手続）
第３２条 第２条第１項及び第８条の規定に基づく授業料の免除の許可並びに第３０条第１項の規定に基づく授業料の免除の許可の取消しは、学生生活支援審議会の議を経て、総長が行う。
第３３条 第１５条から第１７条までの規定に基づく授業料の免除の許可は、その所属する学部又は大学院の研究科の長の申請に基づき、総長が行う。
２ 第２８条第２項の規定に基づく授業料の免除の許可の取消しは、総長が行う。
（徴収猶予及び月割分納の許可等の手続）
第３４条 第１８条の規定に基づく授業料の徴収猶予の許可、第２３条の規定に基づく授業料の月割分納の許可並びに第２９条第２項又は第３１条第１項の規定に基づく授業料の徴収猶予及び月割分納の許可の取消しは、総長が行う。
第６章 雑則第３５条 この規程に定めるもののほか、授業料の免除並びに徴収猶予及び月割分納の取扱いに関し必要な事項は、別に定める。
附 則
１ この規程は、昭和４８年５月１５日から施行する。
２ 東北大学授業料免除取扱規程（昭和３０年４月１日制定）は、廃止する。
３ この規程の施行の際現に従前の規程等の規定により授業料の免除又は徴収猶予若しくは月割分納を許可されている者は、それぞれこの規程の相当規定により許可された者とみなす。
（省略）
附 則（令和２年３月２４日規第１５号改正）
この規程は、令和２年４月１日から施行する。
附 則（令和６年１月３０日規第１８号改正）
この規程は、令和６年４月１日から施行する。

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入学料の免除等に関する規程

東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程○東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程

昭和５２年３月１５日
規第１８号
改正 昭和６２年３月１７日規第１５号
昭和６２年１１月１７日規第６４号
平成５年４月１日規第７９号
平成８年３月１９日規第３４号
平成８年４月１６日規第５５号
平成１４年４月１日規第２８号
平成１５年２月１８日規第４号（題名改称）
平成１６年１２月２１日規第３３８号
平成２２年１月２７日規第７号
平成２７年４月２８日規第７２号
平成３０年５月８日規第１０６号
令和２年３月２４日規第１４号
令和６年１月３０日規第１７号（趣旨）
第１条 この規程は、東北大学学部通則（昭和２７年１２月１８日制定。以下「学部通則」という。）第
１５条の２第２項及び東北大学大学院通則（昭和２８年１１月１６日制定）第１９条の２第３項の規定に基づき、東北大学（以下「本学」という。）における入学料の免除及び徴収猶予の取扱いについて定めるものとする。
（免除の許可）第２条 本学の学部に入学、再入学（第１学期又は第２学期の初めにおける再入学に限る。）、転入学又は編入学（以下この条及び第６条において「入学」という。）を許可された者で、次の各号の一に該当するものに対しては、その願い出により、入学料の免除を許可することがある。
一 特に優れた者（大学等における修学の支援に関する法律（令和元年法律第８号）第８条第１項の
特に優れた者をいう。）であって経済的理由により極めて修学に困難があると認められるもの
二 入学前１年以内において、入学を許可された者の学資を主として負担している者（以下「学資負担者」という。）が死亡し、又は入学を許可された者若しくは学資負担者が風水害等の災害（以下「災害」という。）を受けた場合その他これに準ずる理由により、入学料を納付することが著しく困難であると認められる者
第３条 本学の大学院の研究科に入学、再入学（第１学期又は第２学期の初めにおける再入学に限る。）、転入学又は編入学（以下次項及び第６条において「大学院入学」という。）を許可された者で、経済的理由により入学料を納付することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められるものに対しては、その願い出により、入学料の免除を許可することがある。
２ 前項に規定する者のほか、大学院入学を許可された者で、前条第２号に該当するものに対しては、その願い出により、入学料の免除を許可することがある。

－212－

入学料の免除等に関する規程（免除の額）
第４条 入学料の免除の額は、全額、３分の２の額、半額、３分の１の額又は４分の１の額とする。
（免除の許可の願い出）第５条 第２条又は第３条の規定による入学料の免除の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、次の各号に掲げる書類を、総長に提出しなければならない。
一 入学料免除願書
二 市区町村長発行の所得に関する証明書
三 学資負担者の死亡を証明する書類（学資負担者が死亡したことにより免除の許可を願い出る者に限る。）
四 市区町村長発行の被災証明書（災害を受けたことにより免除の許可を願い出る者に限る。）
五 その他総長が必要と認める書類
２ 前項の規定にかかわらず、外国人留学生が願い出る場合には、前項第２号から第４号までに掲げる書類に代えて、別に定める書類を提出することができる。
（徴収猶予の許可）
第６条 本学への入学又は大学院入学を許可された者で、次の各号の一に該当するものに対しては、その願い出により、入学料の徴収猶予を許可することがある。
一 経済的理由により所定の期日までに入学料を徴収することが困難であると認められ、かつ、学業が優秀であると認められる場合
二 入学又は大学院入学前１年以内において、学資負担者が死亡し、又は入学若しくは大学院入学を許可された者若しくは学資負担者が災害を受けた場合
三 その他やむを得ない事情があると認められる場合（徴収猶予の最終期限）
第７条 入学料の徴収猶予の最終期限は、４月入学者については９月１５日とし、１０月入学者については３月１５日とする。
（徴収猶予の許可の願い出）
第８条 入学料の徴収猶予の許可を願い出ようとする者は、所定の期日までに、入学料徴収猶予願書を、総長に提出しなければならない。
２ 前項の規定にかかわらず、第５条の規定により入学料免除の許可を願い出た者で、免除を許可されなかった者又は３分の２の額、半額、３分の１の額若しくは４分の１の額の免除を許可された者は、当該不許可又は許可を告知された日から起算して１４日以内に、徴収猶予の許可を願い出ることができる。
（徴収猶予）
第９条 入学料の免除又は徴収猶予の許可を願い出た者に対しては、免除又は徴収猶予の許可又は不許可を決定するまでの間、入学料の徴収を猶予する（大学等における修学の支援に関する法律施行規則（令和元年文部科学省令第６号）第９条第１項の申請をした者が既に入学料を納めていた場合を除く。）。
（免除を許可されなかった者等の納付期限）
第１０条 入学料の免除若しくは徴収猶予を許可されなかった者又は３分の２の額、半額、３分の１の額若しくは４分の１の額の免除を許可された者（第８条第２項の規定により徴収猶予の許可を願い出－213－

入学料の免除等に関する規程

た者及び既に入学料を納めていた者を除く。）は、当該不許可又は許可を告知された日から起算して１４日以内に、入学料の全額又は３分の１の額、半額、３分の２の額若しくは４分の３の額を納付しなければならない。
（入学料の返付）
第１１条 入学料の免除を許可された者のうち、既に入学料を納めていた者については、学部通則第１６条第１項の規定にかかわらず、当該入学料のうち免除を許可された額に相当する額を返付するものとする。
２ 前項に規定するもののほか、入学料の免除を願い出た者のうち、既に入学料を納めていた者であって、免除の許可又は不許可を決定する前に死亡したものについては、当該入学料のうち、次条第２項において準用する同条第１項の規定により免除された入学料に相当する額を返付するものとする。
（死亡による免除等）
第１２条 入学料の免除又は徴収猶予を願い出た者について、入学料の徴収を猶予している期間内において、死亡した場合には、未納の入学料の全額を免除する。
２ 前条第２項の規定により入学料を返付される者は、第９条の規定により入学料の徴収を猶予されているものとみなし、前項の規定を準用する。
第１３条 入学料の免除又は徴収猶予を許可しなかった者及び３分の２の額、半額、３分の１の額又は４分の１の額の免除を許可した者について、入学料の納付前に死亡した場合には、未納の入学料の全額を免除する。
（除籍その他の理由による免除）
第１４条 入学料の未納を理由として除籍する者に対しては、未納の入学料の全額を免除する。
（不正事実の発見による免除等の許可の取消し）第１５条 入学料の免除又は徴収猶予を許可された者で、提出書類に虚偽の事項を記載し、又は提出書類を偽造して入学料の免除又は徴収猶予の許可を受けたことが判明したものに対しては、その許可を取り消す。
２ 前項の規定により入学料の免除又は徴収猶予の許可を取り消された者は、直ちに、入学料を納付しなければならない。
（免除の許可等の手続）
第１６条 入学料の免除の許可及びその取消しは、学生生活支援審議会の議を経て、総長が行う。
（徴収猶予の許可等の手続）
第１７条 入学料の徴収猶予の許可及びその取消しは、総長が行う。
（雑則）
第１８条 この規程に定めるもののほか、入学料の免除及び徴収猶予の取扱いに関し必要な事項は、別に定める。
附 則
この規程は、昭和５２年３月１５日から施行する。
附 則（昭和６２年３月１７日規第１５号改正）
この規程は、昭和６２年３月１７日から施行する。
附 則（昭和６２年１１月１７日規第６４号改正）－214－入学料の免除等に関する規程

この規程は、昭和６２年１１月１７日から施行する。
附 則（平成５年４月１日規第７９号改正）
１ この規程は、平成５年４月１日から施行する。
２ 改正前の第６条第１項及び第１６条第１項の規定は、この規程にかかわらず、平成６年３月３１日まで適用するものとする。
附 則（平成８年３月１９日規第３４号改正）
この規程は、平成８年４月１日から施行する。
附 則（平成８年４月１６日規第５５号改正）
１ この規程は、平成８年４月１６日から施行する。
２ 改正後の第３条の規定は、平成８年度に大学院研究科に入学、再入学（第１学期又は第２学期の初めにおける再入学に限る。）、転入学、又は編入学を許可された者から適用する。
附 則（平成１４年４月１日規第２８号改正）
この規程は、平成１４年４月１日から施行する。
附 則（平成１５年２月１８日規第４号改正）
この規程は、平成１５年４月１日から施行し、改正後の東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程の規定は、
平成１５年度に学部に入学、再入学（第１学期の初めにおける再入学に限る。
）、
転入学、編入学若しくは転学部（医学部及び歯学部以外の学部から医学部又は歯学部への転学部に限る。）
を許可された者又は大学院の研究科若しくは教育部に入学、再入学（第１学期又は第２学期の初めにおける再入学に限る。）転入学若しくは編入学を許可された者から適用する。
附 則（平成１６年１２月２１日規第３３８号改正）
この規程は、平成１６年１２月２１日から施行し、改正後の東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程の規定は、平成１７年度に学部に入学、再入学（第１学期の初めにおける再入学に限る。）、転入学又は編入学を許可された者から適用する。
附 則（平成２２年１月２７日規第７号改正）
この規程は、平成２２年１月２７日から施行し、改正後の東北大学における入学料の免除及び徴収猶予に関する取扱規程の規定は、
平成２２年度に学部又は大学院の研究科若しくは教育部に入学、再入学（第１学期又は第２学期の初めにおける再入学に限る。）、転入学又は編入学を許可された者から適用する。
附 則（平成２７年４月２８日規第７２号改正）
この規程は、平成２７年４月２８日から施行し、平成２７年４月１日から適用する。
附 則（平成３０年５月８日規第１０６号改正）
この規程は、平成３０年５月８日から施行し、改正後の第３条第１項の規定は、平成３０年４月１日から適用する。
附 則（令和２年３月２４日規第１４号改正）
この規程は、令和２年４月１日から施行する。
附 則（令和６年１月３０日規第１７号改正）
この規程は、令和６年４月１日から施行する。

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研究生規程研究生規程

東北大学研究生規程
昭和３８年５月１５日
規第４９号

第１条 この規程は、東北大学（以下「本学」という。）における研究生の入学、種類、在学期間等について定めるものとする。
第２条 特殊事項について研究を志願する者があるときは、大学院の研究科、学部、附置研究所、国立大学法人東北大学組織運営規程（平成１６年規第１号。以下「組織運営規程」という。）第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等において支障のない場合に限り、選考の上、研究生として入学を許可することがある。
第３条 研究生を分けて次の３種とする。
学部研究生 学部又は大学院の教員を指導教員として研究する者
研究所等研究生 附置研究所、組織運営規程第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等の教員を指導教員として研究する者
大学院研究生 大学院の教員を指導教員として研究する者
第４条 研究生の学年は、４月１日に始まり、翌年３月３１日に終わる。
２ 学年を分けて、次の２学期とする。
第１学期 ４月１日から９月３０日まで
第２学期 １０月１日から翌年３月３１日まで
第５条 研究生の入学の時期は、学期の初めとする。ただし、特別の事情がある場合は、この限りでない。
第６条 学部研究生及び研究所等研究生を志願できる者は、次の各号の一に該当する者とする。
一 大学を卒業した者
二 短期大学又はこれと同等以上の学校を卒業（専門職大学の前期課程の修了を含む。）した者で関係学科を履修したもの
三 大学院の研究科、学部、附置研究所、組織運営規程第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等において、前二号と同等以上の学力があると認めた者
第７条 大学院研究生を志願できる者は、次の各号の一に該当する者とする。
一 修士の学位を有する者
二 大学の医学、歯学、薬学又は獣医学を履修する課程を卒業した者
三 大学院の研究科において、前二号と同等以上の学力があると認めた者
２ 前項に定めるもののほか、外国人であって、大学院研究生を志願できるものの資格は、研究科の定めるところによる。
第８条 研究生を志願する者は、願書に添えて、検定料を納付しなければならない。
２ 前項の検定料の額は、別表のとおりとする。

－216－

研究生規程研究生規程

第９条 研究生として入学を許可された者は、所定の期日までに入学料を納付しなければならない。
２ 前項の入学料を所定の期日までに納付しない者に対しては、入学の許可を取り消す。
３ 第１項の入学料の額は、別表のとおりとする。
第１０条 納付した検定料及び入学料は、返還しない。
第１１条 研究生の在学期間は、１年以内とする。ただし、引き続き在学を願い出たときは、在学期間の延長を許可することがある。
第１２条 外国人である大学院研究生で、大学院の授業科目（関連科目を含む。）のうち、その研究事項に関連のある１科目又は数科目を選んで聴講を願い出たものがあるときは、学生の履修に妨げのない場合に限り、選考の上、聴講を許可することがある。
２ 前項の規定により聴講を許可された者は、聴講した授業科目につき所定の試験を受けて単位を修得することができる。
３ 第１項の規定により聴講を許可された者が、聴講単位の増減を願い出たときは、許可することがある。
第１３条 研究生が研究事項について証明を願い出たときは、研究証明書を交付することがある。
２ 前条第１項の規定により聴講を許可された者が、聴講した授業科目又は修得した単位について証明を願い出たときは、聴講証明書又は単位修得証明書を交付することがある。
第１４条 本学の規則、命令に違反し、又は研究生の本分に反する行為のあった者は、懲戒する。
２ 懲戒の種類は、戒告及び退学とする。
第１５条 在学期間の中途で退学しようとする者は、理由を具して、その許可を願い出なければならない。
第１６条 研究生の授業料の月額は、別表のとおりとし、入学の月から３月分ごとに前納しなければならない。ただし、学年内において、３月に満たない端数の月を生じたときは、その端数の月分の授業料を前納しなければならない。
２ 第１２条第１項の規定により聴講を許可された者は、前項に定める授業料のほか、聴講する授業科目につき授業料を納付しなければならない。
３ 前項の授業料の額は、１単位に相当する授業について別表のとおりとし、毎学期授業開始前に、その学期の分を前納しなければならない。
４ 納付した授業料は、返還しない。
５ 授業料の納付すべき金額、期限、場所及び納付に関し必要な事項は、所定の場所に掲示する。
第１７条 国費外国人留学生制度実施要項（昭和２９年３月３１日文部大臣裁定）に基づく国費外国人留学生
及び大学間交流協定に基づく外国人留学生に対する授業料等の不徴収実施要項（平成３年４月１１日学術
国際局長裁定）に基づく協定留学生の検定料、入学料及び授業料は、それぞれ第８条、第９条第１項並びに第１６条第１項及び第３項の規定にかかわらず、徴収しない。
第１８条 授業料の納付を怠り、督促を受けてもなお納付しない者は、除籍する。
第１９条 この規程に定めるものを除くほか、研究生には、学生に関する規定を準用する。

附 則
１ この規程は、昭和３８年５月１５日から施行し、昭和３８年４月１日から適用する。
２ この規程施行の際、現に在学する従前の規定による研究生は、この規程による研究生として入学した者と
みなす。

－217－

研究生規程３ 前項の規定による研究生にかかる研究料及び授業料の額については、定められた在学期間（在学期間が延長された場合で、その延長の始期が昭和３８年４月１日以後のものを除く。）が満了するまでの間は、この規程にかかわらず、なお、従前の例による。

（省略）

附 則（平成３０年５月８日規第１１１号改正）
この規程は、平成３０年５月８日から施行し、改正後の第２条、第３条及び第６条第３号の規定（「又は」を「、」に改める部分、「第２９条」を「第２７条」に改める部分及び「規定するセンター等」の次に「、材料科学高等研究所又は学際科学フロンティア研究所」を加える部分に限る。）は、平成３０年１月３０日から、改正後の第２条及び第６条第３号の規定（「、教育部若しくは研究部」を削る部分に限る。）並びに
改正後の第７条の規定は、平成３０年４月１日から適用する。
附 則（平成３１年３月２６日規第３２号改正）
この規程は、平成３１年４月１日から施行する。
附 則（平成３１年４月２３日規第７３号改正）
この規程は、平成３１年４月２３日から施行し、改正後の第２条、第３条及び第６条第３号の規定は、平成３１年４月１日から適用する。
附 則（令和元年１１月２６日規第７７号改正）
この規程は、令和元年１１月２６日から施行し、改正後の第２条、第３条及び第６条第３号の規定は、令和元年１０月１日から適用する。

別表
区分

金額

備考

検定料

9,800円

入学料84,600円

第16条第1項に定める授業料

月額 29,700円

第16条第3項に定める授業料

1単位につき
14,800円－218－

研究生規程細則

研究生規程細則東北大学研究生規程細則
昭和３８年５月１５日
規第５０号（入学の許可、除籍等）
第１条 入学、在学期間の延長若しくは退学の許可、入学の許可の取消し又は除籍は、教授会（教授会が置かれていない場合は、これに相当する組織。以下同じ。）又は研究科委員会の議を経て、大学院の研究科、学部、附置研究所、国立大学法人東北大学組織運営規程（平成１６年規第１号。以下「組織運営規程」という。）第２０条第１項に規定する機構、同条第３項に規定する研究組織、組織運営規程第２１条に規定する学内共同教育研究施設等又は組織運営規程第２２条から第２６条までに規定するセンター等の長（以下「部局長」という。）が行う。
（懲戒）第２条 懲戒は、教授会又は研究科委員会の議を経て、部局長が行う。
（研究証明書の交付）
第３条 研究証明書の交付は、部局長が行う。
（聴講の許可等）
第４条 聴講又は聴講単位の増減の許可は、教授会又は研究科委員会の議を経て研究科長又は教育部長（以下「研究科長等」という。）が行う。
（聴講証明書等の交付）第５条 聴講証明書又は単位修得証明書の交付は、研究科長等が行う。

附 則
この細則は、昭和３８年５月１５日から施行し、昭和３８年４月１日から適用する。

（省略）

附 則（平成３０年５月８日規第１１２号改正）
この細則は、平成３０年５月８日から施行し、改正後の第１条の規定（「又は」を「、」に改める部分、「第２９条」を「第２７条」に改める部分及び「規定するセンター等」の次に「、材料科学高等研究所又は学際科学フロンティア研究所」を加える部分に限る。）は、平成３０年１月３０日から、改正後の同条の規定（「、教育部若しくは研究部」を削る部分に限る。）並びに改正後の第４条及び第５条の規定は、平成３０年
４月１日から適用する。
附 則（平成３１年４月２３日規第７４号改正）
この細則は、平成３１年４月２３日から施行し、改正後の第１条の規定は、平成３１年４月１日から適用する。
附 則（令和元年１１月２６日規第７８号改正）
この細則は、令和元年１１月２６日から施行し、改正後の第１条の規定は、令和元年１０月１日から適用
する。

－219－

ハラスメントの防止等に関する内規

ハラスメントの防止等に関する内規情報科学研究科におけるハラスメントの防止等に関する内規
平成 18 年 3 月 9 日 制定
（目的）
第１条 この内規は、国立大学法人東北大学におけるハラスメントの防止等に関する規程（平成 18 年規第１号）（以下「規程」という。
）の規定に基づき、東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。
）におけるハラスメントの防止・排除及びハラスメントに関する問題の対応（以下「ハラスメントの防止等」という。
）
に関し、必要な事項を定め、もって健全で快適なキャンパス環境を醸成し維持することを目的とする。
（本研究科構成員の責務）
第 2 条 本研究科構成員は、ハラスメントを行い、又は他者が行うハラスメントを容認してはならない。
（ハラスメント防止等委員会）
第 3 条 本研究科に、ハラスメントの防止等のための施策を統括させるため、東北大学大学院情報科学研究科ハラスメント防止等委員会（以下「委員会」という。
）を置く。
（委員会の所掌事項）
第 4 条 委員会の所掌事項は、次の各号に掲げるとおりとする。
一 ハラスメントの防止・排除に関する対策について、企画立案し、及び実施すること。
二 ハラスメントに係る問題の解決に関すること。
三 その他ハラスメントの防止等に関すること。
（組織）
第 5 条 委員会は、委員長及び次の各号に掲げる委員をもって組織する。
一 副研究科長及び研究科長補佐
二 相談員
三 その他委員会が必要と認めた者 若干人（委員長）
第 6 条 委員長は、研究科長をもって充てる。
2 委員長は、会務を総理する。
（委嘱）
第 7 条 第 5 条第 3 号に掲げる委員は、研究科長が委嘱する。
（任期）
第 8 条 第 5 条第 3 号に掲げる委員の任期は、1 年とする。ただし、補欠の委員の任期は、前任者の残任期間とする。
2 前項の委員は、再任されることができる。
（委員以外の者の出席）
第 9 条 委員会は、必要があると認めるときは、委員以外の者を出席させて説明又は意見を聴くことができる。
（相談窓口）
第 10 条 本研究科に、本研究科構成員に係るハラスメントに関する相談に対応させるため、相談窓口を設け、相談員を置く。
2 相談員は、研究科長が委嘱する。
3 相談窓口におけるハラスメントに関する相談は、面談によるほか、
電話その他の方法で受け付けるものとする。

－220－

ハラスメントの防止等に関する内規
ハラスメントの防止等に関する内規

4 相談員は、相談に応ずるとともに、ハラスメントに関する問題の解決に必要な援助及び情報の提供等を行うものとする。
5 相談員は、前項の職務の遂行に当たっては、適宜、研究科長又は規程第 19 条に規定するハラスメント相談顧問に相談し、必要な助言を受けるものとする。
6 相談員は、ハラスメントに関する相談内容を記録し、適宜、その概要を研究科長に報告するものとする。
7 相談窓口の運営等に関し必要な事項は、別に定める。
（プライバシー等への配慮及び守秘義務）
第 11 条 ハラスメントに関する問題解決に当たり、その手続きに関わる者は、問題の当事者に係るプライバシ
ー、名誉その他の人権に十分配慮するとともに、知り得た秘密を他に漏らしてはならない。
（不利益取扱いの禁止）
第 12 条 本研究科構成員は、ハラスメントに関する相談、申立て、調査への協力その他ハラスメントの防止等に関与した者に対し、そのことをもって不利益な取扱いをしてはならない。
（雑則）
第 13 条 この内規に定めるもののほか、ハラスメントの防止等に関し必要な事項は、委員会の議を経て、研究科長が定める。
附 則
この内規は、平成 18 年 4 月 1 日から施行する。
附 則（平成 27 年 3 月 12 日改正）
この内規は、平成 27 年 4 月 1 日から施行する。

－221－

学生相談に関する内規

学生相談に関する内規情報科学研究科における学生相談に関する内規
平成 14 年 3 月 14 日 制定
（趣旨））に籍を置く学生からの相談
第 1 条 この内規は、東北大学大学院情報科学研究科（以下「本研究科」という。
の対応に必要な事項を定めるものとする。
（学生相談委員会）
第 2 条 本研究科に、学生相談に関する事柄を審議するため、東北大学大学院情報科学研究科学生相談委員会（以下「委員会」という。
）を置く。
（所掌事項）
第 3 条 委員会の所掌事項は、次の各号に掲げるとおりとする。
(1) 学生が悩み事を相談し易い環境整備(2) 学生との対応により明らかとなった重要事項について審議すること。
(3) その他学生相談に関する重要な事項について審議すること。
（組織）
第４条 委員会は、委員長及び次の各号に掲げる委員をもって組織する。
(1) 研究科長(2) 副研究科長及び研究科長補佐(3) 相談員(4) 事務長(5) その他委員会が必要と認めた者 若干人（委員長）
第 5 条 委員長は、研究科長を持って充てる。
2 委員長は、会務を総理する。
（委嘱）
第 6 条 第 6 条 第 4 条第 5 号に掲げる委員は、研究科長が委嘱する。
（任期）
第 7 条 第 4 条第 5 号に掲げる委員の任期は、1 年とする。ただし、補欠の任期は、前任者の残任期間とする。
2 前項の委員は、再任されることができる。
（委員以外の者の出席）
第 8 条 委員会は、必要があると認めるときは、委員以外の者を出席させ、説明又は意見を聴くことができる。
（相談窓口）
第 9 条 本研究科に、学生からの相談事を受けとめる相談員を置き、氏名及びコンタクトをとるため のメール
アドレスと電話番号を公表する。
2 相談員は、研究科長が委嘱する。
3 相談員は、相談等に対応するとともに、問題の解決に必要な援助及び情報の提供等を行うものとする。
4 相談員全員で懇談会を構成し、互選により座長を置く。
5 対応が難しい相談を受けたときは、懇談会を開き、対応を協議するものとする。
6 必要があるときは、座長が研究科長に連絡し、又は協議するものとする。

－222－

学生相談に関する内規
学生相談に関する内規（プライバシーの尊重）
第 10 条 相談員は、当事者のプライバシーに配慮するとともに、知り得た秘密の保持に努めなければならない。
（雑則）
第 11 条 この内規に定めるもののほか、学生相談に関し必要な事項は、委員会が定める。
附 則
この内規は、平成 16 年 12 月 16 日から施行する。

（参考）
学生相談体制情報科学研究科
学

相

生

談
相 談

全学相談窓口連絡・研究科相談窓口（学生相談所）

相談（情報科学研究科相談員）
連絡・相談

連絡・相談
学生委員会委員長
連絡・相談

連絡・相談

研究科長

学生相談委員会－223－

教 職 員 一 覧教職員一覧
教職員一覧

教 職 員 一 覧
情報科学研究科長

加 藤

寧

教 授 （応用情報科学専攻）

攻瀬 野

裕 美 教 授シ ス テ ム 情 報 科 学 専 攻

岡 谷

貴 之 教 授人 間 社 会 情 報 科 学 専 攻

河 野

達 仁 教 授応

堀 尾

喜 彦 教 授

専 攻 長
情

報

用

基

情

礎

報

科

科

学

学

専

専

攻

注１）795-（川内・青葉山団地）、217-（片平団地）の局番を除く４桁は内線
学内では、川内・青葉山団地⇒片平団地は、特番９１＋内線４桁
片平団地⇒川内・青葉山団地は、特番９２＋内線４桁
川内・青葉山、片平団地⇒青葉山新キャンパスは、特番９６＋内線４桁注２）分野・講座の後の（ ）書きは居住場所

情 報 基 礎 科 学 専 攻＜情報基礎数理学講座＞
情報基礎数理学Ⅰ分野（情報科学研究科棟）
教
授
宗 政
昭 弘
准 教 授
Bao
Yuanyuan
情報基礎数理学Ⅱ分野（情報科学研究科棟）
教
授
須 川
敏 幸
情報基礎数理学Ⅲ分野（情報科学研究科棟）
教
授
田 中
太 初
情報基礎数理学Ⅳ分野（情報科学研究科棟）
教
授
瀬 野
裕 美
＜情報応用数理学講座＞
数理情報学分野
教授
大 関
真 之
計算数理科学分野（工学部機械・知能系）
教
授
山 本
悟
准 教 授
古 澤
卓
助
教
宮 澤
弘 法

795-4600
795-4717
795-4602
795-4597
795-4614795-5846795-6988
795-4541
795-6989＜計算科学講座＞
計算理論分野計算機構論分野（工学部電子情報システム・応物系）－225－

教職員一覧

教職員一覧

教

授

青 木

孝 文

795-7168

准 教 授

伊 藤

康 一

795-7169

知能集積システム学分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

准 教 授

張 山

昌 論

Hashitha Muthumala

795-7153
795-7154＜ソフトウェア科学講座＞
ファームウェア科学分野
ソフトウェア基礎科学分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

住 井

英二郎

795-7526

准 教 授

松 田

一 孝

795-7526

アーキテクチャ学分野（工学部機械・知能系）
教

授

小 林

広 明

795-7010

准 教 授

佐 藤

雅 之

795-7012（協力講座）
情報論理学講座（電気通信研究所）
教
授
中 野
圭 介
217-5449
助
教
浅 田
和 之
217-5450
助
教
菊 池
健太郎
217-5450
コミュニケーション論講座（電気通信研究所）
教
授
長谷川
剛
217-5415
高性能計算論講座（サイバーサイエンスセンター）
教
授
滝 沢
寛 之
795-3415
助
教
髙 橋
慧 智
情報セキュリティ論講座（データ駆動科学・AI 教育研究センター）
教
授
栗 林
稔
795-7680
准 教 授
酒 井
正 夫
795-7680
准 教 授
磯 邉
秀 司
795-7680
助
教
小 泉
英 介
795-7680
助
教
長谷川
真 吾
795-7680
広域情報処理論講座（東北アジア研究センター）
データ基礎情報学講座（データ駆動科学・AI 教育研究センター）
教

授

早 川

美 徳

795-6718

准 教 授

三 石

大

795-6717

助

教

大 山

智 也

795-7671

助

教

大 石

峰 暉

795-3237（連携講座）
先進的計算システム論講座（理化学研究所）
客員教授
佐 野
健太郎
客員准教授

佐 藤

賢 斗

－226－

教職員一覧
教職員一覧

システム情報科学専攻＜システム情報数理学講座＞
システム情報数理学Ⅰ分野（情報科学研究科棟）
教

授

原 田

昌 晃

795-4700

准 教 授

船 野

敬

795-4699

助

高 橋

淳 也

795-4638

教

システム情報数理学Ⅱ分野（情報科学研究科棟）
教

授

内 藤

貫 太

795-4713

准 教 授

根 元

多佳子

795-4601

統計数理学分野（情報科学研究科棟）
教

授

荒 木

由布子

795-4729

准 教 授

山 本

詩 子

795-4205＜知能情報科学講座＞
アルゴリズム論分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

周

暁

795-7166

准 教 授

鈴 木

顕

795-7165

助

田 村

祐 馬

795-7164

教

知能システム科学分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

篠 原

歩

795-7132

准 教 授

吉 仲

亮

795-7145

自然言語処理学分野（工学部電子情報システム・応物系）
教

授

乾

健太郎

795-7091

准 教 授

坂 口

慶 祐

795-7091

助

横 井

祥

795-7091

教＜生体システム情報学講座＞
情報生物学分野（情報科学研究科棟）
教

授

大 林

武

795-4741

准 教 授

湯 田

恵 美

795-4264

助

内 田

克 哉

795-4764

教

情報システム評価学分野（情報科学研究科棟）
教

授

准 教 授

伊 藤

健 洋

795-4708

全

眞 嬉795-4739＜知能ロボティクス学講座＞
イメージ解析学分野（工学部機械・知能系）
教

授

岡 谷

貴 之

795-7016

助

教

菅 沼

雅 徳

795-7017

知能制御システム学分野（工学部機械・知能系）
教

授

橋 本

浩 一

－227－

795-7018

教職員一覧

教職員一覧

助

教

千 葉

直 也

795-7018（協力講座）
音情報科学講座（電気通信研究所）
教

授

坂 本

修 一

217-5460

高次視覚情報学講座（電気通信研究所）
准 教 授

Chia-Huei Tseng

217-5469

情報コンテンツ学講座（電気通信研究所）
教

授

北 村

喜 文

217-5540

助

教

藤 田

和 之

217-5543

融合流体情報学講座（流体科学研究所）
教

授

石 本

淳

助

教

大 島

逸 平

217-5271

ソフトウェア構成論講座（電気通信研究所）
人工知能基礎学講座（言語 AI 研究センター）
教

授

鈴 木

潤

795-3126

助

教

赤 間

怜 奈

795-5240－228－

教職員一覧
教職員一覧

人間社会情報科学専攻＜人間情報学講座＞
言語情報学分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

齊 藤

いつみ

795-4692

学習心理情報学分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

細 田

千 尋

795-4207

認知心理情報学分野（情報科学研究科棟）
教授（兼）

松 宮

一 道

795-4538

准 教 授

和 田

裕 一

795-4539

助

齋 藤

玲

教

人間情報哲学分野（情報科学研究科棟）
教

授

森

一 郎

795-4209

論理分析学分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

大 森

仁

795-4208

言語テキスト解析論分野（情報科学研究科棟）
教

授

小 川

芳 樹

795-4206＜社会政治情報学講座＞
社会構造変動論分野（情報科学研究科棟）
教

授

徳 川

直 人

795-4519

教

授

岡 田

彩

795-4722

政治情報学分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

河 村

和 徳

795-4514

准 教 授

原 田

勝 孝

795-5855＜社会経済情報学講座＞
都市社会経済システム分析分野（情報科学研究科棟）
教

授

曽

道 智

795-4380

准 教 授

伊 藤

亮

795-4420

助張陽

795-4503

直 哉

795-4346

教

地域計量システム分析分野
准 教 授

藤 原

＜人間社会計画学講座＞
空間計画科学分野（工学部人間・環境系）
教

授

井 料

隆 雅

795—7508

准 教 授

井 上

亮

795-7478－229－

教職員一覧

教職員一覧

社会システム計画学分野（工学部人間・環境系）
教

授

河 野

達 仁

795-7495

准 教 授

福 本

潤 也

795-7504

交通制御学分野（工学部人間・環境系）
教

授

准 教 授

赤 松
原

隆

795-7503

祐 輔

795-4419＜メディア情報学講座＞
メディア文化論分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

森 田

直 子

795-4788

准 教 授

坂 田

邦 子

795-4744

情報リテラシー論分野（情報科学研究科棟）
准 教 授

長 濱

澄

795-4200（協力講座）
コミュニケーション心理学講座（災害科学国際研究所）
教

授

邑 本

俊 亮

－230－

752-2164

教職員一覧
教職員一覧

応 用 情 報 科 学 専 攻＜応用情報技術論講座＞
物理フラクチュオマティクス論分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

田 中

和 之

795-5885

助

教

奥 山

真 佳

795-5848

情報通信技術論分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

加 藤

寧

795-6161

准 教 授

川 本

雄 一

795-4287

助

Koketsu Rodrigues Tiago 795-4287

教

人間－ロボット情報学分野（工学部機械・知能系共同棟）
教

授

田 所

諭

795-7022

准 教 授

昆 陽

雅 司

795-7025＜応用生命情報学講座＞
生命情報システム科学分野（工学部電子情報システム・応物系３号館）
教

授

木 下

賢 吾

795-7179

准 教 授

西

羽 美

795-7161

助

安 澤

隼 人

795-7161

教

バイオモデリング論分野（工学部電子情報システム・応物系）
認知情報学分野（情報科学研究科棟）
教

授

松 宮

一 道

795-4538（協力講座）
情報通信ソフトウェア学講座（サイバーサイエンスセンター）
教

授

中 村

隆 喜

795-2192

准 教 授

阿 部

亨

795-5241

情報ネットワーク論講座（サイバーサイエンスセンター）
教

授

菅 沼

拓 夫

795-6093

教

授

後 藤

英 昭

795-6090

流動システム情報学講座（流体科学研究所）
教

授

服 部

裕 司

217-5256

准 教 授

廣 田

真

217-5251

ブレインファンクション集積学講座（電気通信研究所）
教

授

堀 尾

喜 彦

217-5558

健康情報学講座（保健管理センター）
教

授

木 内

喜 孝

795-7824

教

授

伊 藤

千 裕

795-7836

准 教 授

建 部

俊 介

795-7825

助

北

浩 樹

795-7787

教－231－

教職員一覧

教職員一覧

先端応用データ科学講座（未踏スケールデータアナリスクセンター）
教

授

志 賀

元 紀

795-2205

教

授

山 田

和 範

795-2206

助

教

小 舘

俊

795-2203

助

教

北 井

孝 紀

795-2203

タフ・サイバーフィジカル AI 学講座（タフ・サイバーフィジカル AI 研究センター）
教

授

大 野

和 則

795-7025

暗号プロトコル論講座（サイバーサイエンスセンター）
教

授

水 木

敬 明

795-6092（連携講座）
複雑系統計科学講座（統計数理研究所）
客員教授

吉 本

敦

客員准教授

三分一

史 和

客員准教授

小 山

慎 介

国際交流推進室
准 教 授

湯 田

恵 美

795-4264

特任助教(研究)

Baladram Mohammad Samy 795-5226

特任助教(研究)

CHOILEK SIWALEE

特任助教(研究)

ZIELEWSKI MICHAEL RYAN 795-5856

795-5856

実践的情報教育推進室
特任准教授(研究)小 池敦

795-5010

髙 尾

和 人

795-5228

研究企画室
助

教

広 報 室

情報科学研究科事務部
事 務 長

鎌 田

宏 一

795-5835

事務長補佐(兼)
阿 部
教務係長

裕 美

795-5814

専 門 員

菊 池

さおり

795-5837

総務係長

齋 藤

佳 名

795-5813

会計係長

山 内

浩

795-5837－232－

情報科学研究科関係キャンパス配置図

青葉山キャンパス

〒980－8579 仙台市青葉区荒巻字青葉6-3〒980－8579 仙台市青葉区荒巻字青葉6-6〒980－8572 仙台市青葉区荒巻字青葉468-1

青葉山北キャンパス
青葉山東キャンパス
青葉山新キャンパス

青葉山キャンパス

青葉山北

ナレッジ・コリドー「青葉山駅」

地下鉄
青葉山駅

青葉山東

62
61

59

60

63

66

66

67 65

青葉山新

【工事中_R6.1完成予定】
放射光研究拠点施設（仮称）

64

カタール
サイエンス
キャンパスホール「青葉山植物園西」
革新プロセス研究棟【工事中_R6.3完成予定】
青葉山ユニバース（仮称）① 極低温科学センター棟② 物理系研究棟
物理・化学合同棟
物理系講義棟③ 化学系研究棟
化学系学生実験棟
化学系講義棟④ 理学研究科大講義棟⑤ 数理科学記念館⑥ 数学系研究棟⑦ 巨大分子解析センター棟⑧ 超伝導核磁気共鳴装置棟⑨ 生物学系学生実験棟
生物学系研究棟⑩ 地球科学系研究棟⑪ 理学研究科事務棟⑫ 北青葉山厚生会館⑬ 附属図書館 北青葉山分館⑭ 薬学研究科C棟⑮ 薬学研究科A棟（事務室）⑯ ニュートリノ科学研究センター棟⑰ 薬用植物園管理棟⑱ サイクロトロン・RIセンター⑲ 理学研究科合同Ａ棟別館⑳ 理学研究科合同Ａ棟・Ｂ棟㉑ 理学研究科合同C棟㉒ 自然史標本館㉓ 学際科学フロンティア研究所
学際高等研究教育院㉔ 建築実験所㉕ 青葉山体育館㉖ 情報部情報基盤課
サイバーサイエンスセンター㉗ 電子情報システム・応物系3号館㉘ 情報科学研究科 事務室
情報科学研究科教育研究棟㉙ 未来情報産業研究館㉚ 未来科学技術共同研究センター㉛ 厚生施設（けやきダイニング）㉜ 化学・バイオ系事務室㉝ 電子情報システム・応物系事務室㉞ 工学研究科社会環境工学実験棟㉟ 工学研究科総合研究棟㊱ 創造工学センター㊲ 附属図書館 工学分館
㊳ ハッチェリースクエア㊴ 工学部管理棟
医工学研究科事務室㊵ 厚生施設「BOOOK」（ブックカフェ、売店）㊶ 工学部・工学研究科 事務室
（中央棟）
厚生施設
（あおば食堂）㊷ 青葉記念会館㊸ 環境科学研究科研究棟㊹ 環境科学研究科 エコラボ
㊺ 工学研究科機械・知能系事務室

096

－233－

㊻ マイクロ・ナノマシニング研究教育センター㊼ 厚生施設（こもれびカフェ、コンビニエンスストア）㊽ 自動車の過去・未来館㊾ マテリアル・開発系事務室㊿ 環境保全センター
地震・噴火予知研究観測センター
エネルギー安全科学国際研究センター
マテリアル・開発系共同研究棟
工学研究科人間・環境系事務室
レアメタル総合棟
レジリエント社会構築イノベーションセンター
未来産業技術共同研究館
環境科学研究科本館（事務室・講義室等）
災害科学国際研究所（事務室）
農学系総合研究棟
（事務室）
動物研究棟
国際集積エレクトロニクス研究開発センター棟
青葉山コモンズ 附属図書館 農学分館
マテリアル材料実験棟
厚生施設（青葉山みどり厚生会館）
ユニバーシティ・ハウス青葉山
マテリアル・イノベーション・センター

片平キャンパス

片平キャンパス〒980－8577
仙台市青葉区片平二丁目1－1① 東北大学ギャラリーひすとりあ/
放送大学宮城学習センター② 片平会館③ 金属材料研究所共通ラボ棟④ 本多記念館
金属材料研究所事務室⑤ 極低温科学センター⑥ 強磁場超伝導材料研究センター⑦ 金属材料研究所1・2・3号館
附属新素材共同研究開発センター⑧ WPI-AIMRラボ棟⑨ 片平北門会館：厚生施設（さくらキッチン等）⑩ 多元物質科学研究所西1・2号館、西工場⑪ 本部（総長・プロボスト室、経営企画スタッフ室、
総務企画部、
人事企画部・財務部・研究推進部、産学連携機構、情報部情報推進課・監査室・情報公開室）⑫ WPI-AIMR本館（材料科学高等研究所（AIMR）事務室）⑬ WPI-AIMR別館⑭ 多元物質科学研究所東1・2号館⑮ エクステンション教育研究棟
経済学研究科地域イノベーション研究センター
法科大学院、
公共政策大学院事務室、会計大学院講義室⑯ 史料館⑰ 百万ボルト電顕室⑱ 生命科学研究科事務室⑲ 会計大学院研究棟（会計大学院事務室）⑳ 施設部 キャンパスデザイン室 埋蔵文化財調査室㉑ 文化財収蔵庫㉒ 人事企画部 人事労務課㉓ 片平北門会館：ユニバーシティ・ハウス片平㉔ ナノ・スピン総合研究棟㉕ 南総合研究棟1・2㉖ さくらホール㉗ 流体科学研究所1号館
流体科学研究所事務室㉘ 衝撃波学際応用実験棟㉟ レジリエントICT研究センター㉙ 多元物質科学研究所㊱ 電気通信研究所 本館
電気通信研究所 事務室㉚ 片平体育館㊲ 知の館 知の創出センター㉛ 電気通信研究所㊳ 多元物質科学研究所事務部棟㉜ 低乱風洞実験棟㉝ 21世紀情報通信研究開発センター ㊴ 流体科学研究所2号館㉞ 産学連携先端材料研究開発センター ㊵ 流体科学研究所3号館

094

－234－

37

40

39

38

36

35

キャンパスアクセスガイド

川内キャンパス

川内北キャンパス
川内南キャンパス

地下鉄
川内駅〒980－8576 仙台市青葉区川内41〒980－8576 仙台市青葉区川内27－1

学生生活

「川内駅」

窓口、
掲示板案内
諸証明・届・願

川内キャンパス川内グラウンド
38
39

川内野球場

施設ガイド

川内テニスコート

課外活動
諸規則㉘ 文法合同研究棟㉙ 文科系総合研究棟
教育学部・教育学研究科 事務室
教育情報学研究部・
教育情報学教育部㉚ 文科系合同研究棟㉛ 経済学研究科棟
経済学部・経済学研究科 事務室㉜ 中講義棟㉝ 文科系総合講義棟㉞ 経済学研究科演習室㉟ 植物園津田記念館㊱ 植物園本館㊲ 文科系厚生施設（メイプルパーク川内）㊳ サークルF棟㊴ サークルG棟

キャンパス
アクセスガイド
連絡先一覧⑬ 講義棟 C棟
⑭ 講義棟 B棟
⑮ 講義棟 A棟
⑯ 川内サブアリーナ⑰ 川内体育館（川内アリーナ）⑱ 川内課外活動共用施設B⑲ 川内課外活動共用施設A⑳ 川内厚生会館㉑ 川内サークル部室棟㉒ 川内課外活動共用施設（川内ホール）㉓ 教育・学生支援部入試課
東北アジア研究センター分室
入試センター㉔ 附属図書館 本館㉕ 百周年記念会館（川内萩ホール）㉖ 文学研究科棟
文学部・文学研究科 事務室㉗ 法学研究科棟
法学部・法学研究科 事務室

東北大学のアウトライン

① 川内けやき保育園② 国際交流棟③ 学生相談・特別支援センター特別支援室④ 学生相談・特別支援センター学生相談所
ハラスメント全学学生相談窓口⑤ 教育研究基盤支援棟5⑥ サークルE棟⑦ 保健管理センター⑧ 学生実験棟⑨ 川北合同研究棟
東北アジア研究センター
高度教養教育・学生支援機構事務室⑩ 国際文化研究棟
国際文化研究科 事務室
附属言語脳認知総合科学研究センター⑪ 教育・学生総合支援センター
課外・ボランティア活動支援センター⑫ マルチメディア教育研究棟
データ駆動科学・AI教育研究センター
学習支援センター（SLAサポート）

095

－235－

キャンパスアクセスガイド
星陵キャンパス

窓口、
掲示板案内
諸証明・届・願星陵キャンパス

病院・医科部門 〒980－8574 仙台市青葉区星陵町1－1
医学部・医学系研究科 〒980－8575 仙台市青葉区星陵町2－1
歯学部・歯学研究科・加齢医学研究所 〒980－8575 仙台市青葉区星陵町4－1

星陵レジデンス

学生生活
施設ガイド
課外活動

東北大学病院

諸規則㉖ 臨床研究推進センター㉗ 外来診療棟
病院事務室㉘ 病棟㉙ 中央診療棟㉚ 医学部2号館㉛ 医学部3号館
病院事務室㉜ 臨床講義棟㉝ 附属図書館 医学分館
㉞ 艮陵会館㉟ 先端医療技術トレーニングセンター㊱ 医学部6号館
環境遺伝医学総合研究センター㊲ 東北メディカル・メガバンク棟
東北メディカル・メガバンク機構事務室㊳ 歯学部歯学先端教育支援棟（D棟）㊴ 先進医療棟

キャンパス
アクセスガイド
連絡先一覧⑬ 医学部保健学科Ｂ棟
オートプシー・イメージングセンター⑭ 医学部保健学科Ａ棟⑮ フロンティア研究棟⑯ 厚生施設（星陵会館）
医学部開設百周年記念ホール（星陵オーディトリアム）⑰ 医学部0号館⑱ 医学部4号館⑲ 医工学実験棟⑳ 医学部5号館
創生応用医学研究センター㉑ 医学部1号館
医学部・医学系研究科事務室
実習講義棟㉒ プリオン研究実験棟㉓ 動物実験施設㉔ RI星陵サブセンター㉕ 動物実験センター

東北大学のアウトライン

① 星陵学生サークル棟A② 星陵体育館③ 加齢医学研究所実験研究棟
遺伝子実験センター
医工学研究科 研究室④ 加齢医学研究所 プロジェクト総合研究棟
加齢医学研究所 事務室⑤ 先進フロンティア研究棟⑥ 腫瘍動物実験棟⑦ ブレインイメージング研究棟⑧ ブレインダイナミクス研究棟⑨ スマート・エイジング研究棟⑩ 歯学部歯学基礎研究棟（A棟）⑪ 歯学部歯学実習講義棟（B棟）⑫ 歯学部歯学臨床研究棟（C棟）
歯学部・歯学研究科事務室

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