Department of Information Sciences

創域理工学研究科 情報計算科学専攻

野田キャンパス

情報科学で
未来を切り拓く

日進月歩で新たな技術が提案・開発されていますが、その多くの技術の中心に位置するのが情報科学です。データサイエンスや人工知能、量子コンピュータ、情報ネットワーク、暗号理論など、様々な最新技術がそれぞれ情報科学という分野の一部を形成しています。情報計算科学専攻ではこれら最先端の技術を単に利用するだけでなく、今は存在しない新たな技術や新しい価値を創出し、情報科学の未来を切り拓くことのできる人材を育成します。これらの理念を実現するために、「基礎情報数理」、「情報データサイエンス」、「コンピュータサイエンス」の3つの系を柱に授業科目を設置、研究室ごとのセミナーや研究指導を通して、幅広い先端分野の基礎理論から応用に亘る専門教育および研究を行います。

概要図
  • 情報計算科学専攻の特徴1

    世界を一変させる
    ディープテック

    量子アルゴリズム、量子通信理論、凸解析学、グラフ理論などの数理基礎研究にも力を入れています。これらの分野の研究成果は、情報通信や情報セキュリティ分野はもちろんのこと、思いがけない分野において世界を一変させる可能性を秘めており、基礎研究を推進できる人材育成に積極的に取り組んでいます。

  • 情報計算科学専攻の特徴2

    多様で大量のデータからの
    エビデンス創出

    計算機の急速な発展に伴い、多様で大量のデータが日々蓄積されています。数理統計学、組合せデザイン、情報理論などの数理を基盤とした方法論を構築し、それらを用いることで多種のデータから生命情報学、健康科学、社会科学など様々な分野でのエビデンス創出に貢献することを目指します。

  • 情報計算科学専攻の特徴3

    コンピュータ科学の未来を切り拓く技術者の育成

    コンピュータ(専門用語で「計算機」といいます)を利用した新たな技術を創出できる人材を育成します。このために、計算機の原理に関する基礎教育はもちろんのこと、人工知能、ネットワーク技術、計算機言語学、メディア情報処理、 エージェント技術をはじめとする計算機科学に関する幅広い分野の基礎研究・応用研究を行います。

カリキュラム CURRICULUM

科目区分 専門分野(部門) 授業科目 単位 履修方法 履修年次
専門科目 基礎情報数理 特別研究1A 4 必修 1
特別研究1B 4 必修 1
特別研究2A 4 必修 2
特別研究2B 4 必修 2
光通信特論 2 選択 1又は2
応用情報特論 2 選択 1又は2
計算科学特論 2 選択 1又は2
データ圧縮特論 2 選択 1又は2
アルゴリズム特論 2 選択 1又は2
計算の複雑さ特論 2 選択 1又は2
位相幾何学特論 2 選択 1又は2
組合せデザイン特論 2 選択 1又は2
離散構造特論 2 選択 1又は2
組合せ論特論 2 選択 1又は2
情報データサイエンス 特別研究1A 4 必修 1
特別研究1B 4 必修 1
特別研究2A 4 必修 2
特別研究2B 4 必修 2
統計学特論 2 選択 1又は2
生命情報学特論 2 選択 1又は2
生命情報の数理 2 選択 1又は2
カテゴリカルデータ解析特論 2 選択 1又は2
医療統計学特論 2 選択 1又は2
高次元統計学特論 2 選択 1又は2
数理統計学特論 2 選択 1又は2
応用確率統計論 2 選択 1又は2
コンピュータサイエンス 特別研究1A 4 必修 1
特別研究1B 4 必修 1
特別研究2A 4 必修 2
特別研究2B 4 必修 2
計算機アーキテクチャ特論 2 選択 1又は2
人工知能特論 2 選択 1又は2
プログラム言語特論 2 選択 1又は2
情報ネットワーク特論 2 選択 1又は2
音楽情報処理特論 2 選択 1又は2
認知科学特論 2 選択 1又は2
言語処理系特論 2 選択 1又は2
マルチモーダル情報処理特論 2 選択 1又は2
ゲーム開発学特論 2 選択 1又は2
一般教養科目 教養(共通) Basic Biomedical Science 2 選択必修 1又は2
固体地球科学概論 2 選択必修 1又は2
異文化セミナーA 2 選択必修 1又は2
異文化セミナーB 2 選択必修 1又は2
国際経済学特論 2 選択必修 1又は2
経営行動科学特論 2 選択必修 1又は2
社会的選択理論およびマーケット・デザイン 2 選択必修 1又は2
知的財産特論 2 選択必修 1又は2
知的財産と法制度 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
生命保険数学 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
学校インターンシップ(アドバンス) 1 選択必修 1又は2
教授メディア学習論 1 選択必修 1又は2
数学科探究学習論 2 選択必修 1又は2
Presentation Skills 2 選択必修 1又は2
Academic Writing 2 選択必修 1又は2
Critical Thinking 2 選択必修 1又は2
医療倫理 2 選択必修 1又は2
科学・研究と倫理 2 選択必修 1又は2
環境政策論 2 選択必修 1又は2
統計解析 2 選択必修 1又は2
防災地学特論 2 選択必修 1又は2
運動処方実践演習 2 選択必修 1又は2
生涯スポーツ実習1 1 選択必修 1又は2
生涯スポーツ実習2 1 選択必修 1又は2
がんを知りがんと闘う 2 選択必修 1又は2
エネルギー環境セミナー1 1 選択必修 1又は2
エネルギー環境セミナー2 1 選択必修 1又は2
防災科学概論 2 選択必修 1又は2
創域融合特論A 1 選択必修 1又は2
創域融合特論B 1 選択必修 1又は2
医理工学特論 2 選択必修 1又は2
エネルギーシステム工学特論 2 選択必修 1又は2
農理工学特論1A 1 選択必修 1又は2
農理工学特論1B 1 選択必修 1又は2
農理工学特論1 2 選択必修 1又は2
都市防災特論1A 2 選択必修 1又は2
都市防災特論1B 2 選択必修 1又は2
宇宙理工学概論 2 選択必修 1又は2
DX特論 2 選択必修 1又は2
人間安全衛生特論 2 選択必修 1又は2
教職教養専科A 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。

2024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
必修科目 選択科目 2 30
16 12
  1. 必修科目16単位及び一般教養科目を含めて30単位以上修得すること。
  2. 一般教養科目については、教養(共通)科目から合計2単位を修得すること。
    また、2単位を超えて修得した単位は修了所要単位には含めない。
    なお、教養(共通)科目には、所属専攻以外の専攻課程及び他の研究科で修得した教養(共通)科目の単位も含める。
  3. 他専攻の随意科目を履修した場合、自専攻でも随意科目となり、修了所要単位に含めることはできない。
  4. 「学校インターンシップ(アドバンス)」「教授メディア学習論」「数学科探究学習論」については教職課程登録者に限り履修することができる。
  5. 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

    (1)~(3)に規定する授業科目において修得した単位は修了所要単位として認定できる。ただし(3)は15単位を限度とする。

科目区分 専門分野(部門) 授業科目 単位 履修方法 履修年次
専門科目 基礎情報数理 基礎情報数理特別研究1A 4 選択必修 1
基礎情報数理特別研究1B 4 選択必修 1
基礎情報数理特別研究2A 5 選択必修 2
基礎情報数理特別研究2B 5 選択必修 2
基礎情報数理特別研究3A 5 選択必修 3
基礎情報数理特別研究3B 5 選択必修 3
情報データサイエンス 情報データサイエンス特別研究1A 4 選択必修 1
情報データサイエンス特別研究1B 4 選択必修 1
情報データサイエンス特別研究2A 5 選択必修 2
情報データサイエンス特別研究2B 5 選択必修 2
情報データサイエンス特別研究3A 5 選択必修 3
情報データサイエンス特別研究3B 5 選択必修 3
コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス特別研究1A 4 選択必修 1
コンピュータサイエンス特別研究1B 4 選択必修 1
コンピュータサイエンス特別研究2A 5 選択必修 2
コンピュータサイエンス特別研究2B 5 選択必修 2
コンピュータサイエンス特別研究3A 5 選択必修 3
コンピュータサイエンス特別研究3B 5 選択必修 3
修了所要単位に含まない科目 ジョブ型研究インターンシップ 2 1又は2又は3
一般教養科目 教養(共通) Basic Biomedical Science 2 選択必修 1又は2又は3
固体地球科学概論 2 選択必修 1又は2又は3
異文化セミナーA 2 選択必修 1又は2又は3
異文化セミナーB 2 選択必修 1又は2又は3
国際経済学特論 2 選択必修 1又は2又は3
経営行動科学特論 2 選択必修 1又は2又は3
社会的選択理論およびマーケット・デザイン 2 選択必修 1又は2又は3
知的財産特論 2 選択必修 1又は2又は3
知的財産と法制度 2 選択必修 1又は2又は3
実践的リーダーシップを学ぶ 2 選択必修 1又は2又は3
生命保険数学 2 選択必修 1又は2又は3
イノベーション・チーム・ラボ 2 選択必修 1又は2又は3
Presentation Skills 2 選択必修 1又は2又は3
Academic Writing 2 選択必修 1又は2又は3
Critical Thinking 2 選択必修 1又は2又は3
医療倫理 2 選択必修 1又は2又は3
科学・研究と倫理 2 選択必修 1又は2又は3
環境政策論 2 選択必修 1又は2又は3
統計解析 2 選択必修 1又は2又は3
防災地学特論 2 選択必修 1又は2又は3
運動処方実践演習 2 選択必修 1又は2又は3
生涯スポーツ実習1 1 選択必修 1又は2又は3
生涯スポーツ実習2 1 選択必修 1又は2又は3
がんを知りがんと闘う 2 選択必修 1又は2又は3
エネルギー環境セミナー1 1 選択必修 1又は2又は3
エネルギー環境セミナー2 1 選択必修 1又は2又は3
防災科学概論 2 選択必修 1又は2又は3
医理工学特論 2 選択必修 1又は2又は3
エネルギーシステム工学特論 2 選択必修 1又は2又は3
農理工学特論1A 1 選択必修 1又は2又は3
農理工学特論1B 1 選択必修 1又は2又は3
農理工学特論1 2 選択必修 1又は2又は3
都市防災特論1A 2 選択必修 1又は2又は3
都市防災特論1B 2 選択必修 1又は2又は3
宇宙理工学概論 2 選択必修 1又は2又は3
DX特論 2 選択必修 1又は2又は3
人間安全衛生特論 2 選択必修 1又は2又は3
教職教養専科A 2 選択必修 1又は2又は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。

2024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
28 2 30
  1. 「基礎情報数理特別研究1A~3B」、「情報データサイエンス特別研究1A~3B」及び「コンピュータサイエンス特別研究1A~3B」のうち、自己の指導教員が担当する科目について、3科目28単位を修得すること。
  2. 一般教養科目については、合計2単位を修得すること。ただし、2単位を超えて修得した単位は修了所要単位には含めない。
    なお、教養(共通)科目には、所属専攻以外の専攻課程及び他の研究科で修得した教養(共通)科目の単位も含める。
  3. 他専攻の随意科目を履修した場合、自専攻でも随意科目となり、修了所要単位に含めることはできない。
  4. 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

    (1)~(2)に規定する授業科目において修得した単位は修了所要単位として認定できる。

明石 研究室

[専攻]情報数学 [指導教員]明石 重男 教授 [キーワード]計算機数学,Hilbertの第 13問題,データ圧縮理論
[テーマ例]❶Hilbertの第13問題とデータ圧縮問題 ❷ネットワーク犯罪とその対策 ❸計算機ネットワークブレイン

ネットワークが日常生活で重要な役割を占めている今日、サイバー犯罪の多様化、多発化が問題となっています。しかし、その対策に数学が重要な役割を果たしていることはあまり知られていません。本研究室では、ネットワーク構築技術及びサイバー犯罪に対する計算機科学と数学を組み合わせた研究を行っています。

入山 研究室

[専攻]量子ネットワーク [指導教員]入山 聖史 准教授 [キーワード]量子アルゴリズム,暗号理論
[テーマ例]❶現在知られている難しい問題に対する量子アルゴリズムを提案する ❷量子計算理論における計算の複雑さについて研究する ❸非可換代数を原理とした暗号理論の数学的性質や実装について研究する

近年、量子情報の数学的整備やそれを基にした実験が盛んに行われ、情報通信分野などでわれわれの生活にも大きな恩恵がもたらされるようになってきています。本研究室では、量子力学を原理とした計算の数理モデルである、量子アルゴリズムの数学的定式化や計算の複雑さについての研究を行っています。また、非可換代数を原理とした新しい暗号理論について、理論的研究と実験を行っています。

桂田 研究室

[専攻]マルチモーダル情報処理、人工知能 [指導教員]桂田 浩一 准教授 [キーワード]音声情報処理,顔画像処理,対話システム
[テーマ例]❶音声合成・認識システムの構築 ❷顔画像処理システムの構築 ❸対話システムの構築

近年、人間と対話のできるロボットが実用化されつつあります。本研究室が取り組むマルチモーダル情報処理はこうしたロボットとの対話に必要不可欠な技術の一つです。マルチモーダルとは、音声や表情といった多様な知覚情報を用いることを指し、これを用いた対話を「マルチモーダル対話」と呼びます。人間同士の対話は、相手の表情を見ながら対話を進める「マルチモーダル対話」であることから、この技術をロボットに組み込むことによって、より自然な対話を実現できます。本研究室では音声の合成・認識技術、顔画像処理と読唇技術、対話システムの構築といった、マルチモーダル対話や人工知能に必要なさまざまな技術の開発を進めています。

佐藤 研究室

[専攻]生命情報学 [指導教員]佐藤 圭子 准教授 [キーワード]生命現象への情報論的アプローチ
[テーマ例]❶配列間のアライメントアルゴリズム及び遺伝的差異の研究 ❷インフルエンザA型ウイルスヘマグルチニンの配列変化予測 ❸遺伝子の発現および変異パターンによる癌疾患の予後因子の特定

生命情報学とは、情報論的手法を使って生命現象を解明する研究分野です。本研究室では、生命現象解明の基礎となる遺伝子やDNAに刻まれた情報のありさまを、情報量や符号といった情報理論の基本概念を通して調べます。そして、現在観察できる生命の存在形態、生命(体)の情報の伝達と処理の仕方、生命の変化の力学などを表現する生命特有の数理を考えます。また、さまざまな癌での難治性癌を早期に見極め、分子標的治療の開発に向けての基盤を形成するため、大量な遺伝子の発現や変異パターンと疾患の転帰との関係を調査します。

滝本 研究室

[専攻]プログラミング科学 [指導教員]滝本 宗宏 教授 [キーワード]プログラミング言語,群知能,ユーザインタフェース
[テーマ例]❶GPU向けコード最適化 ❷ARを用いたユーザインタフェース ❸階層型移動エージェントを用いた群ロボット制御

本研究室では、いろいろなコンピュータシステムを、より分かりやすく効率的に記述できる言語や、その処理系、あるいは、プログラミングモデルを研究しています。例えば、新しいプログラミング法に基づくプログラミング言語を設計したり、翻訳の際に同時に実行できる部分や高速化できる部分を見つけて並列化や最適化を行う言語処理系を開発したりしています。また、移動エージェントという、ネットワークを自律的に移動するプログラムユニットを用いて、たくさんのロボットを効率的に制御する研究も行っています。その他にも、プロジェクタによってスクリーンに投影されたデスクトップを、影を使って操作する技術や、現実の世界にCGを融合させる技術を使った視覚的プログラミング法を開発したりしています。

田畑 研究室

[専攻]応用確率統計学 [指導教員]田畑 耕治 准教授 [キーワード]カテゴリカルデータ解析
[テーマ例]❶確率モデルのパラメータ推定法に関する研究 ❷カテゴリカルデータ解析とその応用 ❸確率構造のモデリングとその分解

これからの社会で活躍するために、今や確率・統計の知識は必要不可欠といっても過言ではないと思います。なぜならテレビ、書籍、インターネットなどから入ってくる非常に多くの情報(要約されたデータ)が、信用するに足るかどうかを自分の力で判断しなければならないからです。本研究室では確率・統計の数学的理論の研究を通じて、正しくデータと付き合うための力(応用力)を養います。

富澤 研究室

[専攻]数理統計学 [指導教員]富澤 貞男 教授 [キーワード]分割表解析,多変量解析
[テーマ例]❶分割表統計解析とその応用(例えば血液型と職業の関連性) ❷多変量統計解析とその応用(例えば飲食店における売り上げ分析) ❸スポーツの統計解析(例えばプロ野球、サッカー、相撲など)

「39度の高熱のある幼稚園児50人に薬Aを飲ませたら翌日全員が平熱になった」。薬Aは効果があると言えるでしょうか。われわれは毎日のように、数字を新聞TV等で目にしていますが、表面的な数字から間違った判断をする場合がかなりあります。本研究室では、世の中に潜んでいる数字のトリックを見抜くためにも重要な数理統計学を研究しています。なお、研究室の特色として、医薬統計学に関心のある大学院生が多く、新薬開発における臨床試験統計家を目指し、製薬系に就職する者が毎年います。

野口 研究室

[専攻]数学 [指導教員]野口 健太 講師 [キーワード]グラフ理論
[テーマ例]❶地図の彩色問題 ❷ハミルトン閉路とアルゴリズム ❸グラフの閉曲面への埋め込み

グラフ理論とは、点と線からなるネットワーク構造を考える理論です。与えられた図形が一筆書きできるか、チェス盤の各マスをちょうど一回ずつ通るようなナイトの動きは存在するか、アメリカのすべての州を巡るのに最短の時間はどのくらいか、などの問題を理論的な側面から考える研究を行っています。

松澤 研究室

[専攻]ネットワーク工学 [指導教員]松澤 智史 講師 [キーワード]インターネットアーキテクチャ及びその応用
[テーマ例]❶インターネットルーティングや各種通信プロトコルの開発 ❷モバイルアドホックネットワークとその応用 ❸ニューラルネットワークとその応用

当研究室では社会インフラであるインターネットの基盤・応用技術をはじめ、ネットワークに接続している計算機などを利用した技術・サービス、及びそのセキュリティ技術などの研究を行っています。また、複雑ネットワークや脳神経ネットワークを模したニューラルネットワークを用いた研究なども行っています。

宮本 研究室

[専攻]離散数学(組合せ論) [指導教員]宮本 暢子 教授 [キーワード]組合せデザイン,符号・暗号の数理
[テーマ例]❶組合せデザインの構成とその応用 ❷光直交符号の構成 ❸有限幾何の組合せ構造の研究

「6人で3コートを使ってテニスを行い、5日間でどの2人も対戦できるように組み合わせを考えなさい」というような問題は、離散数学の分野で組合せデザインと呼ばれます。このような離散数理構造を数学的道具を用いて構成し、少ない実験回数で隔たりのない情報を得るという統計的実験計画法に用いています。最近では、携帯電話に使われているCDMAなどの情報通信における符号理論や暗号の理論などへのさまざまな新しい応用に取り組んでいます。

渡邉 研究室

[専攻]応用情報理論 [指導教員]渡邉 昇 教授 [キーワード]量子情報通信理論,量子コンピュータ
[テーマ例]❶量子情報通信理論の研究 ❷量子コンピュータの量子論理ゲートの研究 ❸量子系の力学的エントロピーの研究

古典系における通信理論は1948年ごろシャノンによってエントロピー論として始められ、その後コロモゴロフ等によって数学的体系として完成されています。これらの通信理論では電流や電波を信号に用いますが、近年、レーザー光を信号に用いる技術が開発され、さまざまな通信系で使用されています。光が最も基本的な素粒子であるので、量子光信号は量子系で取り扱うことが本来必要であり、量子テレポーテーションを含む量子通信過程の厳密な記述には、量子情報通信理論の定式化が必要です。本研究室では、函数解析学を用いた量子系のエントロピー理論をベースとした量子情報通信理論の定式化を目指す研究を行い、量子コンピュータの量子論理ゲートの数理的定式の研究にも取り組んでいます。

大村 研究室

[専攻]認知科学,人工知能 [指導教員]大村 英史 講師 [キーワード]音楽情報科学,知的エージェント
[テーマ例]❶音楽生成システムの開発 ❷計算論的音楽理論 ❸社会適応エージェントの設計

本研究室では、人間の創造的な活動に焦点を当てた研究を、音楽を中心に行っています。音楽は作り手から聴き手への伝達される情報です。音楽は音の時間的な並びであって、具体的な情報の伝達はできません。しかし、私たち人間は音楽を創造し聴取し、生活の中で利用して楽しんできました。本研究室では、音楽をなぜ楽しめるのか、どのようにして作れるのかについて情報科学の視点から音楽研究を行っています。

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