Department of Information and Computer Technology

工学部 情報工学科

情報技術を駆使して
豊かな未来社会を実現

現代社会には大量の情報が存在します。それらを処理するには、情報処理技術だけでなく高度なセキュリティ技術が必要です。そのため、高度セキュリティ技術の開発は現代社会の重要な課題となっています。こうした時代に求められるのは、ネットワーク技術とソフトウェア技術を融合させ、現代社会の問題を数理的科学的に分析し、分析結果を踏まえて情報の効率的な活用を図り、安全安心な社会のための情報システムの創出を行うことです。情報工学科では、現代社会における課題を解決することで安全安心な社会を作り、自然・人間・社会の調和的発展に寄与することを目指しています。

概要図
  • 情報工学科の特徴1

    4分野を柱とする
    多彩な学び

    本学科の柱となるのが、「ソーシャルデザイン」「データサイエンス」「ソフトウェアデザイン」「インテリジェントシステム」の4つ。各分野は相互に密接に関連しているため、4分野の共通基礎をソフトウェア、ネットワーク、数理として、分野を超えたつながりも重視しています。

  • 情報工学科の特徴2

    段階的に力を養う
    カリキュラム

    1・2年次には数学・物理及び情報工学の基礎を学び、3年次には「ソーシャルデザイン」「データサイエンス」「ソフトウェアデザイン」「インテリジェントシステム」の4つの専門応用領域をバランスよく学びます。基礎をしっかり固めてから専門性を深めることで、着実に力を養います。

  • 情報工学科の特徴3

    社会的能力と外国語能力も
    高められる環境

    情報の力で社会を変えていくことができる、創造的な人材の育成を目指す本学科。4年次には卒業研究に取り組む過程を通して、課題解決能力やコミュニケーション能力など、社会的能力を高めます。また、グローバル社会で通用する外国語能力を養える学びも用意しています。

基礎情報 BASIC INFORMATION

キャンパス 取得学位 在籍学生総数 目指せる資格
葛飾キャンパス 学士(工学)

380名
(男⼦322名/⼥⼦58名)

2020年5月1日現在

カリキュラム CURRICULUM

■必修科目 ●選択必修科目 ◆選択科目

1年次 2年次 3年次 4年次
■微分積分1・2/線形代数1・2/物理学1・2/離散数学及び演習/情報工学概論/コンピュータサイエンス序論/情報処理演習/数学演習1・2/キャリアデザイン/プログラミング工学/プログラミング演習1/工学基礎実験 ■確率統計1/応用数学A及び演習/応用数学B及び演習/論理回路/情報工学実験1/プログラミング演習2/計算理論及び演習/ネットワークデザイン/情報工学実験2/データ構造とアルゴリズム
●電気電子回路/確率統計2/情報理論/オブジェクト指向開発
■計算機アーキテクチャ/オペレーティングシステム/情報工学実験3/応用情報工学演習
●数値計算/モデリング理論/線形システム論/信号処理/ディジタル通信工学/コンパイラ/技術者倫理
◆技術英語1/データベース
■卒業研究1・2
◆技術英語2
ソーシャルデザイン分野 ●数理計画法 ●オペレーションズリサーチ
◆知的財産法/ソーシャルデザイン/教育システムデザイン
データサイエンス分野 ●多変量解析/パターン認識
◆時系列解析/医薬統計/データマイニング
ソフトウェアデザイン分野 ●ソフトウェア工学/メディアコンピューティング
◆ヒューマンインタフェース/情報セキュリティ/ネットワークコンピューティング/モバイルプログラミング及び演習
インテリジェントシステム分野 ●シミュレーション論/人工知能論
◆音声・音響処理/画像処理/生体情報工学/機械学習/自然言語処理

2020年度 学修簿 卒業所要単位表

専門
科目
基礎科目 一般教養科目 自由
科目
合計
専門基礎 基幹基礎 関連専門
基礎
自然を学ぶ
科目群
人間と
社会を学ぶ
科目群
キャリア
形成を学ぶ
科目群
外国語を
学ぶ
科目群
領域を
超えて学ぶ
科目群
67 31 30 - 128

卒業研究・研究室紹介 LABORATORY

ソーシャルデザイン分野
ソーシャルデザイン(社会設計)的な立場で、現代の解決すべき課題に取り組みます。広く情報技術を応用し、教育、流通、医療・健康、災害対策などのシステムをデザインするとともに、これらに伴う新たなビジネスモデルを創出することが主なテーマです。
データサイエンス分野
さまざまな現象を理解するために情報を収集・分析します。そのために統計的手法や数理解析の手法を駆使し、データ量が飛躍的に大きいビッグデータを科学的に処理し、モデルを構築してさまざまなシステムに応用していくことが主なテーマです。
ソフトウェアデザイン分野
ユビキタス社会の実現など、多様な情報化社会を支える基盤技術として、高度なセキュリティを備えた情報ネットワークの高性能化・高機能化の実現を目指します。新しい分散処理、クラウド技術などを提案することが主なテーマです。
インテリジェントシステム分野
人間の活動を真に支援するために、人間の知的特性を分析・把握し、システムデザインを行います。学習機能を有するロボットや人間の生体情報を考慮した信号処理技術、メディア技術の高度化と新技術の創出が主なテーマです。

学生の声 VOICE

有価証券報告書のテキストを分析
就活に役立つ「見える化」へ

赤倉研究室 4年 櫻井 美樹
長野県・県立長野高等学校出身

印象的な授業 オペレーションズリサーチ

※内容は取材当時のものです。

学生の声

社会というネットワークの中で
効果的な感染症予防策とは?

池口研究室 4年 真鍋 歩未
東京都・私立田園調布学園高等部出身

印象的な授業 プログラミング演習1

※内容は取材当時のものです。

学生の声

進路 CAREER

進路グラフ

主な就職先

  • [情報通信業]
    SCSK、NTTデータ・アイ、サイバーエージェント、OSK、シンプレクス、ソフトバンク、日本IBM、Fringe81、ヤマトシステム開発、LEGENDAPPLICATIONS CHINA

  • [機械器具、金融・保険業]
    朝日生命保険、NEC、東京海上日動火災保険、日立製作所、ホンダ、明治安田生命保険

    [公務員、印刷・同関連企業、運輸・郵便業]
    厚生労働省、ANA、大日本印刷

  • [卸売・小売業、繊維・衣料、その他の製造業]
    東芝キヤリア、東レ、バンダイナムコスタジオ

2020年3月31日現在

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PICK UP

  • 工学部情報工学科パンフレット2021へのリンクです

  • 工学部情報工学科研究紹介

  • 情報工学科研究室HP&NEWS

有価証券報告書のテキストを分析
就活に役立つ「見える化」へ

赤倉研究室 4年 櫻井 美樹
長野県・県立長野高等学校出身

株主に対して、企業が事業の概況や財務状況を知らせるために作成する「有価証券報告書」。豊富な情報が含まれていますが、学生が就職活動に役立てようと考えても読み解くのは難しいです。そこで「sLDA」という手法で報告書内のテキストデータを分析。単語の出現確率、トピックの分布から、企業の特徴や業界の傾向、リスクを「見える化」したいと考えています。就活生たちの役に立つような研究に発展させたいです。

学生の声
印象的な授業は?

オペレーションズリサーチ

プロジェクトの日程計画や輸送、在庫の管理。企業が抱える課題に対する解決策を考えていきます。私自身もインターンに参加した際、サプライチェーンの最適化の重要性を実感。就きたい仕事や業界を決める上で、参考になった授業です。

3年次の時間割(前期)って?
1 計算機アーキテクチャ オペレーションズリサーチ
2 論理回路 データ構造とアルゴリズム ソフトウェア工学 情報セキュリティ
3 数値計算 パターン認識 現代国際政治論Ⅰ 音声・音響処理
4 データベース 知的財産法 ディジタル通信工学 情報工学実験3 信号処理
5 オペレーティングシステム ヒューマンインタフェース モデリング理論 シミュレーション論
6

後期は就職活動に専念する! そう考えていたので、前期に多くの授業を組み込みました。課題が重なって大変だった時期も、友人たちと得意分野を補い合って勉強し、乗り切ることができました。

※内容は取材当時のものです。

社会というネットワークの中で
効果的な感染症予防策とは?

池口研究室 4年 真鍋 歩未
東京都・私立田園調布学園高等部出身

社会全体を「ネットワーク」ととらえ、構造的特徴による感染症の伝播への影響、感染拡大の防止策を検討しています。私たちは数理モデルを用いた数値実験によって、新型コロナウイルス感染症の対策の一つである感染者の隔離の有効性を定量的に評価しました。研究の成果は「電子情報通信学会」でも発表。より効果的で医療関係者の負担を軽減できる、そんな拡大防止策を整備する一助となればと願っています。

学生の声
印象的な授業は?

プログラミング演習1

高校までは学んだ経験がなく、理科大に入学して初めて触れることになったプログラミング。この授業で基礎から教わりました。身に付けたスキルは2年次以降になるとますます欠かせないものとなり、4年次になった現在も役立っています。

1年次の時間割(後期)って?
1 線形代数2 微分積分2
2 数学演習2 プログラミング工学 A英語1
3 A英語2 プログラミング演習1 科学史2
4 比較文化論2 工学基礎実験
5 物理学2
6

「線形代数」や「微分積分」などの必修科目と一般教養科目を合わせて、履修申告の上限まで履修。所属していた舞踏研究部の練習などもあり、多忙な一週間でした。

※内容は取材当時のものです。

赤倉 研究室

[専攻]教育工学、法工学、知財工学 [指導教員]赤倉 貴子 教授 [キーワード]データ解析,システム開発
[テーマ例] ❶教育・学習、法(判例、知的財産権等)に関するデータマイニング、自然言語処理を含むデータ解析 ❷eラーニング、eテスティング、知財業務支援の各システムの開発 ❸eテスティングにおける個人認証モデル・個人認証システム(筆記認証、顔認証など)の開発に関する研究

本研究室では、①教育・学習、法に関するデータを収集し(データマイニング、テキストマイニング)、その数理的解析を行うこと(自然言語処理を含む)、② ①の解析結果に基づき、VR、AR、MR等の技術を用いたeラーニング、eテスティング、知財業務支援の各システムを開発すること、③eテスティングにおける個人認証モデル・個人認証システムの開発、の3つを研究テーマとしています。

池口 研究室

[専攻]数理工学,非線形科学,複雑系 [指導教員]池口 徹 教授 [キーワード]非線形時系列解析,複雑ネットワーク,脳神経科学,人工知能,組合せ最適化
[テーマ例] ❶非線形時系列解析による光電脈波の解析 ❷複雑ネットワーク理論を用いた感染症伝播の解析 ❸神経回路網の数理モデルを用いた精神疾患発症メカニズムの解明 ❹複数の自転車回収車を用いた動的な自転車配置問題に対する高性能な解法の開発

非線形時系列解析理論、複雑ネットワーク理論を用いたビッグデータ解析手法の開発と、生体信号解析・言語解析・楽曲解析などへの応用研究を行っています。また、感染症数理モデルを用いて、感染者の隔離・接触機会の低減の効果を数値化することで、その有効性を検証する研究を行っています。さらに、神経回路網における学習理論を用いて、自閉症、統合失調症、アルツハイマー病などの精神疾患の発症原因を数理工学の立場から解明する研究、バイクシェアリング・配送計画などの組み合わせ最適化問題を解くための高速で効率的なアルゴリズムの開発にも取り組んでいます。

池辺 研究室

[専攻]アルゴリズム工学 [指導教員]池辺 淑子 准教授[キーワード]数理最適化,アルゴリズム,オペレーションズリサーチ
[テーマ例] ❶スケジューリングに関する研究 ❷図形の詰込み配置に関する研究 ❸ネットワーク上の最適化に関する研究

物事の計画や立案をするとき、さまざまな条件の下で、何らかの基準で最良のものを選ぶ問題を最適化問題といいます。例えば、宅配便の集配所の荷物を数台のトラックで配送するとき、配送コストができるだけ少ないような荷物のトラックへの分配と、各トラックの配達経路を決定する問題があります。また、本拠地を持つチームからなるスポーツリーグが総当たりで戦うとき、移動距離が小さくなるように、各チームペアがいつ、どこで戦うかを決めるスケジューリング問題があります。本研究室ではこのような問題を解決する手法を、アルゴリズムに重点を置きながら研究しています。

篠崎 研究室

[専攻]医療統計学 [指導教員]篠崎 智大 講師 [キーワード] 統計的因果推論,疫学理論
[テーマ例] ❶疫学データにおける統計的因果推論 ❷治療計画の不遵守を伴う新薬開発臨床試験データのバイアス評価と補正 ❸大規模臨床研究データベースの統計解析

新薬の開発や、現状で最適な病気の治療法(標準治療)の確立には実験室の研究だけでなく、人を対象とした「臨床試験」や「疫学研究」を行うことが不可欠です。しかし、現実世界を反映した医療・健康データは複雑そのもの。当研究室では、医学・健康・薬剤開発研究を支えるデータ収集とデータ解析の方法論に取り組みます。

寒水 研究室

[専攻]医療統計学 [指導教員]寒水 孝司 教授[キーワード]医学研究,データサイエンス,医療データ
[テーマ例]❶新しい治療法の有効性の評価 ❷病気の予後予測 ❸動物実験代替法の評価

世間の注目を集めるデータサイエンス。豊かな生活に必要な健康や医療のこと。これらの学問を合わせたものが、医療分野のデータサイエンス(医療統計学)です。医療の発展には統計学が必要です。本研究室では、医療統計学の方法論を発展させるとともに、実際の医学研究や毒性試験に参加して、得られた成果を社会に還元します。

谷口 研究室

[専攻]情報工学 [指導教員]谷口 行信 教授[キーワード]映像メディア処理,画像認識
[テーマ例] ❶画像・映像データの自動インデクシングと直観的・効率的な検索 ❷カメラ映像解析による実世界状況センシング ❸画像解析による乳用牛の個体管理

映像をテレビやネットで楽しむだけでなく、誰でも簡単にスマートフォンで動画を撮影・編集・共有できる時代になりました。われわれの身の回りには画像・映像データがあふれています。しかし、貴重な画像・映像データもハードディスクにため込んでいるだけでは役に立ちません。膨大なデータを整理し、 欲しい情報を直観的に見つけやすくし、 有用な情報を抽出する仕組みが必要です。その基盤となる映像メディア処理技術(画像認識、映像解析)と応用について研究を進めています。

藤井・立川 研究室

[専攻]計算・情報工学、航空宇宙工学 [指導教員]藤井 孝藏 教授・立川 智章 准教授[キーワード]数値シミュレーション,最適化・進化計算,データマイニング
[テーマ例] ❶進化計算を用いた多目的最適化に関する研究 ❷ビッグデータ解析による航空機離発着、列車ダイヤ等のグローバル最適化に関する研究 ❸大規模流体解析に関する研究

流体関連の数値シミュレーション(CFD)と設計最適化の2つを研究の柱としています。前者では先端的なシミュレーション手法とスーパーコンピュータ等も利用した実問題への応用、後者では現実の設計問題で直面する複数目的最適化問題を解決する次世代情報技術、さらにはそこから設計に有用な情報を抽出する設計探査(データマイニング)などが研究の中心です。JAXAや企業、他大学との共同研究も行っています。社会問題解決に向けたビッグデータ解析による航空機離発着や列車ダイヤ等のグローバル最適化といった新たな課題にも取り組んでいます。

藤沢 研究室

[専攻]情報工学 [指導教員]藤沢 匡哉 准教授[キーワード]符号理論,情報セキュリティ
[テーマ例] ❶次世代通信に向けた符号化技術に関する研究 ❷電子署名・認証システムの構築に関する研究

いつでも、どこでも、誰でも気軽に利用でき、欲しい情報を手に入れることができるユビキタス情報社会を実現するためには、情報伝達の高信頼化や、ネットワークの安全化が重要な課題となります。本研究室ではこれら情報伝達の高信頼化・安全化を達成するための技術を中心に研究しています。また、これらの技術を応用した情報システムの開発も行っています。

八嶋 研究室

[専攻]情報通信工学 [指導教員]八嶋 弘幸 教授[キーワード]通信工学,情報理論
[テーマ例]❶全光信号処理デバイス ❷誤り訂正符号

次世代の情報通信ネットワークの構築を目指し、全光信号処理デバイスと誤り訂正符号の研究を行います。通信の大容量化と信号処理の高速化のため、電気信号を用いずに光領域で信号処理を行う超高速全光信号処理回路を提案します。また、信頼性の高い通信やメモリシステムの大容量化のため、誤り訂正能力の高いLDPC(Low-Density-Parity-Check)符号およびPolar符号のさらなる高性能化を目指します。

渡邉 研究室

[専攻]ネットワーク制御工学 [指導教員]渡邉 均 教授[キーワード]通信網利用アプリケーションの品質及び安全性の研究
[テーマ例] ❶通信ネットワークを介した遠隔ロボット操作安定性の研究 ❷五感通信の品質評価技術の研究 ❸遠隔手術等安全を要求されるネットワーク構築法の研究 ❹システム安全性検証技術の研究

従来の通信が伝えていたのは聴覚と視覚に関する情報のみでした。しかし現在は触覚情報や嗅覚情報の伝送も研究が進展し、その応用として遠隔手術などが考えられています。しかしこのような技術を実用化するには、通信の性能劣化や途絶を起こさない、あるいは仮に起こっても危険な事態を引き起こさないようにする技術が必要です。本研究室では、通信ネットワークを介して行われる各種操作に、通信の性能や信頼性が及ぼす影響の解明や、快適で安定した動作をさせるための技術の確立を目指して研究を進めています。