Department of Information and Computer Technology

工学研究科 情報工学専攻

葛飾キャンパス

情報技術を駆使して
豊かな未来社会を実現

第四次産業革命と言われる高度情報化社会である現代において、情報技術の役割は飛躍的に大きくなり、生産、流通、金融、交通、医療、教育などありとあらゆる人間活動に必要不可欠なものとなり、私たちの生活は益々情報技術の恩恵にあずかっています。現代の情報技術の役割は、優れたコンピュータや通信機器・ネットワークというハードウェア的提供のみならず、変化の激しい社会環境による社会的課題に対応すべく、その課題を解決することのできるソフトウェアエンジニアリング的方法論が不可欠になっています。 情報工学専攻では「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つの系統を設け、新しい時代にふさわしい創造性と国際性を備え、数理的手法及び情報技術の活用能力を身につけた研究者・エンジニアの養成をはかっています。

概要図
  • 情報工学専攻の特徴1

    医学・医療分野に強みをもつ
    データサイエンス

    統計学や数理解析の方法を駆使したデータサイエンス。様々なデータから新たな知見を創出する力を養います。広く現実社会のデータを利用した応用研究を行っていますが, 特に、医学・医療分野の研究(新しい診断法や治療法の評価、大規模臨床研究データベースの統計解析など)に力を入れています。臨床試験方法論、生存時間データ解析、因果推論などの医療統計学の講義も充実しています。

  • 情報工学専攻の特徴2

    AI・IoTを支える
    基盤技術を創造

    AI・IoTなど情報技術の発展を支える理論・基盤技術を幅広く学び、研究を通じて課題発見・課題解決能力を養います。キーワードは、複雑ネットワーク、数理最適化、アルゴリズム、情報セキュリティ、パターン認識、自然言語処理、機械学習など。

  • 情報工学専攻の特徴3

    分野の枠を超えた連携、
    産業界との共創、協業を推進

    4分野の枠を越えた連携、共同研究、産業界との共創、協業を通じて、課題解決能力やコミュニケーション能力など、実社会で求められる能力を高めます。社会連携講座では、デジタルツインコンピューティングの研究を進めています。

カリキュラム CURRICULUM

専門分野(部門) 授業科目 単位 履修方法 履修年次
ソーシャルデザイン 教育システムデザイン特論 2 選択 1又は2
情報法政策特論 2 選択 1又は2
映像メディア処理特論 2 選択 1又は2
ソフトウェアデザイン 最適化理論特論 2 選択 1又は2
離散最適化特論 2 選択 1又は2
情報工学特論 2 選択 1又は2
情報セキュリティ特論 2 選択 1又は2
通信工学特論 2 選択 1又は2
光通信工学特論 2 選択 1又は2
インテリジェントシステム 安全および信頼性工学特論 2 選択 1又は2
ネットワーク化制御工学特論 2 選択 1又は2
非線形ダイナミカルシステム特論 2 選択 1又は2
複雑ネットワーク特論 2 選択 1又は2
並列コンピューティング特論 2 選択 1又は2
応用計算工学特論 2 選択 1又は2
人工知能特論 2 選択 1又は2
データサイエンス データ解析特論 2 選択 1又は2
時系列解析特論 2 選択 1又は2
因果推論 2 選択 1又は2
疫学理論・方法論 2 選択 1又は2
医療統計 カテゴリカルデータ解析 2 選択 1又は2
線形推測論 2 選択 1又は2
医薬審査・薬務行政論 2 選択 1又は2
薬剤疫学 2 選択 1又は2
確率・統計計算演習 2 選択 1又は2
漸近理論 2 選択 1又は2
経時測定データ解析 2 選択 1又は2
生存時間データ解析 2 選択 1又は2
臨床試験方法論 2 選択 1又は2
共通 情報工学特別講義1 1 必修 1
情報工学特別講義2 1 必修 2
情報工学研究1 3 必修 1
情報工学研究2 3 必修 1
情報工学研究3 3 必修 2
情報工学研究4 3 必修 2
教養 知財戦略特論 2 選択必修 1又は2
知的財産特論 2 選択必修 1又は2
科学技術研究の倫理 2 選択必修 1又は2
イノベーション・チーム・ラボ 2 選択必修 1又は2
キャリアデザイン考究 2 選択必修 1又は2
実践的リーダーシップを学ぶ 2 選択必修 1又は2
科学技術社会特論 2 選択必修 1又は2
倫理学対話 2 選択必修 1又は2
Basic Discussion and Presentation 1 2 選択必修 1又は2
Basic Discussion and Presentation 2 2 選択必修 1又は2
Discussion and Presentation 1 2 選択必修 1又は2
Discussion and Presentation 2 2 選択必修 1又は2
技術英語表現法概論 2 選択必修 1又は2
技術英語表現法演習 2 選択必修 1又は2
国際政治特論 2 選択必修 1又は2
現代東アジア特論 2 選択必修 1又は2
学術英語演習 2 選択必修 1又は2
応用言語学特論 2 選択必修 1又は2
英語圏文学・文化演習 2 選択必修 1又は2
生物科学特論 2 選択必修 1又は2
現代物理学特論 2 選択必修 1又は2
ウォーターサイエンス特論 2 選択必修 1又は2
物理学から見る理学の世界 1 1 選択必修 1又は2
物理学から見る理学の世界 2 1 選択必修 1又は2
物理学から見る理学の最前線 1 1 選択必修 1又は2
物理学から見る理学の最前線 2 1 選択必修 1又は2
物理学から見る理学の未来 1 1 選択必修 1又は2
物理学から見る理学の未来 2 1 選択必修 1又は2
Materials Science and Technology Overview A 2 選択必修 1又は2
Materials Science and Technology Overview B 2 選択必修 1又は2
Materials Science and Technology Overview C 2 選択必修 1又は2
Materials Science and Technology Overview D 2 選択必修 1又は2
計算機設計特論 2 選択必修 1又は2
プロセッサアーキテクチャ特論 2 選択必修 1又は2
社会病理特論 2 選択必修 1又は2
表現文化特論 2 選択必修 1又は2
総合芸術学演習 2 選択必修 1又は2
ダイバーシティ社会論演習 2 選択必修 1又は2
実践イノベーション 2 選択必修 1又は2
数値流体工学特論 2 選択必修 1又は2
経営戦略特論 2 選択必修 1又は2

※科目の内容など詳細情報については「シラバス」からご覧いただけます。

※本専攻は「英語で実施する授業科目(*)」の単位修得のみで修了することが可能です。

 *日本語能力を有さない学生が授業を受講しても単位修得にあたり支障がない授業と定義します(「講義の一部を日本語で実施する」、「講義資料を英語とし講義は英語と日本語を混ぜて行う」等の工夫により、英語と日本語が混在する場合があります)。

2023年度 大学院要覧 修士課程修了要件
専門科目 一般教養科目 合計
26 4 30
  1. 専門分野の必修科目14単位及び一般教養科目4単位を含め30単位以上を修得すること。
  2. 一般教養科目は教養(共通)から2単位以上修得すること。
  3. 修了所要単位に含めることができる一般教養科目の単位数の上限は4単位とする。
  4. 「情報工学研究1~4」は、科目名の1~4の順番どおりに履修し修得しなければならない。ただし、本学の博士後期課程に進学を希望する学生で、東京理科大学大学院学則第10条但し書きに規定する在学期間の短縮に該当する、特に優れた研究業績を上げることが見込まれると研究科長が認めた場合は、この限りではない。
  5. 所属する専攻の設置する授業科目以外に、研究科の定めるところにより、次に掲げる授業科目を履修することができる。
    (1)所属専攻以外の専攻課程による授業科目
    (2)他の研究科の授業科目
    (3)他大学の大学院の授業科目
    (4)学部の授業科目
  6. ⑤(1)から(3)の授業科目において履修した単位は、修士課程の単位として8単位まで認定できる。
  7. 授業科目は年度により開講しない場合がある。
専門分野(部門) 授業科目 単位 履修方法 履修年次
共通 情報工学特別研究1 3 必修 1
情報工学特別研究2 3 必修 1
情報工学特別研究3 5 必修 2
情報工学特別研究4 5 必修 2
情報工学特別研究5 5 必修 3
情報工学特別研究6 5 必修 3
教養 知財戦略特論 2 選択必修 1~3
知的財産特論 2 選択必修 1~3
科学技術研究の倫理 2 選択必修 1~3
イノベーション・チーム・ラボ 2 選択必修 1~3
キャリアデザイン考究 2 選択必修 1~3
実践的リーダーシップを学ぶ 2 選択必修 1~3
科学技術社会特論 2 選択必修 1~3
倫理学対話 2 選択必修 1~3
Basic Discussion and Presentation 1 2 選択必修 1~3
Basic Discussion and Presentation 2 2 選択必修 1~3
Discussion and Presentation 1 2 選択必修 1~3
Discussion and Presentation 2 2 選択必修 1~3
技術英語表現法概論 2 選択必修 1~3
技術英語表現法演習 2 選択必修 1~3
国際政治特論 2 選択必修 1~3
現代東アジア特論 2 選択必修 1~3
学術英語演習 2 選択必修 1~3
応用言語学特論 2 選択必修 1~3
英語圏文学・文化演習 2 選択必修 1~3
生物科学特論 2 選択必修 1~3
現代物理学特論 2 選択必修 1~3
ウォーターサイエンス特論 2 選択必修 1~3
物理学から見る理学の世界 1 1 選択必修 1~3
物理学から見る理学の世界 2 1 選択必修 1~3
物理学から見る理学の最前線 1 1 選択必修 1~3
物理学から見る理学の最前線 2 1 選択必修 1~3
物理学から見る理学の未来 1 1 選択必修 1~3
物理学から見る理学の未来 2 1 選択必修 1~3
Materials Science and Technology Overview A 2 選択必修 1~3
Materials Science and Technology Overview B 2 選択必修 1~3
Materials Science and Technology Overview C 2 選択必修 1~3
Materials Science and Technology Overview D 2 選択必修 1~3
計算機設計特論 2 選択必修 1~3
プロセッサアーキテクチャ特論 2 選択必修 1~3
社会病理特論 2 選択必修 1~3
表現文化特論 2 選択必修 1~3
総合芸術学演習 2 選択必修 1~3
ダイバーシティ社会論演習 2 選択必修 1~3
実践イノベーション 2 選択必修 1~3
数値流体工学特論 2 選択必修 1~3
経営戦略特論 2 選択必修 1~3

※科目の内容など詳細情報については「シラバス」からご覧いただけます。

2023年度 大学院要覧 博士後期課程修了要件
専門科目 一般教養科目 合計
26 4 30
  1. 専門分野の必修科目26単位及び一般教養科目4単位を含め30単位以上を修得すること。
  2. 一般教養科目は教養(共通)から2単位以上修得すること。
  3. 修了所要単位に含めることができる一般教養科目の単位数の上限は4単位とする。
  4. 一般教養科目のうち、修士課程在籍時に単位修得をしている科目の履修は認めない。
  5. 「情報工学特別研究1~6」は、科目名の1~6の順番どおりに履修し修得しなければならない。ただし、東京理科大学大学院学則第11条但し書きに規定する在学期間の短縮に該当する、特に優れた研究業績を上げることが見込まれると研究科長が認めた場合は、この限りではない。
  6. 所属する専攻の設置する授業科目以外に、研究科の定めるところにより、次に掲げる授業科目を履修することができる。
    (1)所属専攻以外の専攻課程による授業科目
    (2)他の研究科の授業科目
    (3)他大学の大学院の授業科目
    (4)学部および修士課程の授業科目
  7. ⑥(1)及び(2)の授業科目において履修した単位は、博士後期課程の単位として認定できる。
  8. 授業科目は年度により開講しない場合がある。
■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、情報工学 [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,数理農学
[テーマ例] ❶非線形時系列解析、複雑ネットワーク上の情報伝播、数理言語学  ❷脳・神経科学、人工知能  ❸同期現象の解析と数理農学への応用  ❹非線形最適化

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、これを用いた因果解析・多言語解析・楽曲解析・情報伝播解析などへの応用研究を行っています。また、我々の脳で用いられている情報処理機構を解明し、現在の人工知能を超える脳型情報処理原理を創出する研究も行っています。さらに、バイクシェアリング・配送計画などの組合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、同期現象解析を用いた果実収穫の安定化など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電気自動車の充電施設配置に関する研究  ❷交通流におけるWardrop均衡問題に関する研究  ❸送電ロスを最小にする風車の配置に関する研究

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
[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バスドライブレコーダー映像からの人流解析

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。

■松尾 研究室

[専攻]社会連携講座(デジタルツイン) [指導教員]松尾 裕一 教授[キーワード]デジタルツイン
[テーマ例] ❶デジタルツイン

製品開発における研究開発・設計・生産技術・製造・保守・リサイクルまでの各段階の一連のデジタルツインのフローをデジタル空間に再現するデジタルスレッドの開発・活用を進める

■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

大容量の光通信路におけるフレキシブルでセキュリティ機能の高い光符号分割多重通信、および全光超高速通信ネットワークのための全光信号処理デバイスおよび全光誤り訂正符号の研究を行います。また、ユビキタスネットワークに向けた効率のよいアドホックネットワークシステムおよび訂正能力の高い誤り訂正符号の研究など、次世代の情報通信ネットワークの構築を目指し、幅広い研究を行っています。

■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。

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