高速バスをご利用の場合

航空機をご利用の場合

長崎大学　文教地区事務部総務課　情報系新学部創設準備室〒852-8521　長崎市文教町 1-14　TEL.095-800-4101

JR をご利用の場合

　「浦上駅前」から「赤迫（あかさこ）」行き乗車　「長崎大学」で下車（所要時間／約10分）

　「浦上駅前」から「滑石（なめし）・時津（とぎつ）」等方面行き乗車　「長崎大学前」で下車（所要時間／約10分）

●浦上駅から路面電車をご利用の場合●●浦上駅から路面電車をご利用の場合● ●浦上駅からバスをご利用の場合●●浦上駅からバスをご利用の場合●

浦上経由長崎方面行きバス「昭和町（しょうわまち）」で下車し、徒歩で長崎大学東門まで約15分あるいは長崎大学正門まで約20分

長崎空港（大村市）から浦上経由長崎方面行き長崎県営バス「長崎空港リムジン」で「長大東門前（ちょうだいひがしもんまえ）」で下車（所要時間／約50分）し、徒歩で約３分

JR長崎本線「浦上駅」下車、その後、以下の路面電車もしくはバス利用

アクセスアクセスアクセスアクセス

長大東門前バス停長大東門前バス停

浦上駅前バス停浦上駅前バス停

←至 長崎駅←至 長崎駅

至 佐世保 →至 佐世保 →

長崎大学前バス停長崎大学前バス停

浦上駅浦上駅

昭和町バス停昭和町バス停

若葉町電停若葉町電停

長崎大学電停長崎大学電停

岩屋橋電停岩屋橋電停

浦上車庫電停浦上車庫電停

大橋電停大橋電停平和公園

電停平和公園電停

大学病院電停大学病院電停

原爆資料館電停原爆資料館電停

浦上駅前電停浦上駅前電停

長 崎 大 学文教キャンパス情報データ科学部

206206

国立大学法人 情報データ科学部　HP https://www.idsci.nagasaki-u.ac.jp/

大学入試センター試験の利用教科・科目 個別学力検査等

教科 科目 配点 教科 科目 配点国 国 100

数 250地歴公民 50

数 200理 250

理 200

外 英語 150 外 英語 100

700 合　計 600

「物理基礎，物理」「化学基礎，化学」「生物基礎，生物」「地学基礎，地学」から１

数学Ⅰ・数学Ⅱ・数学Ⅲ数学A・数学B

募 集 人 員入 学 定 員

世界史B，日本史B，地理B現代社会，倫理 , 政治・経済倫理 , 政治・経済から1

数学Ⅰ・数学A

物理，化学，生物地学から2

物理，化学，生物地学から2

【5教科７科目】　合　計

【３教科５科目】　合　計

一般入試（前期日程）

数学Ⅱ・数学B

大学入試センター試験の利用教科・科目 個別学力検査等

教科 科目 配点 教科 科目 配点なし 面接（口述試験）その他

その他

－

合　計 200

200

推薦入試Ⅰ

大学入試センター試験の利用教科・科目 個別学力検査等

教科 科目 配点 教科 科目 配点

数 200

数

理

200

200

200外 英語

600 合　計 200

数学Ⅰ・数学Ⅱ・数学Ⅲ数学A・数学B

数学Ⅰ・数学A

一般入試（後期日程）

数学Ⅱ・数学B

物理，化学，生物地学から１

【３教科４科目】　合　計

大学入試センター試験の利用教科・科目 個別学力検査等

教科 科目 配点 教科 科目 配点

100

100数

理

200

100

100外 英語

400 合　計 200

数学Ⅰ・数学A推薦入試Ⅱ

数学Ⅱ・数学B 課題作文

面接

※その他外国人留学生入試Ａ、Ｂ、Ｃがあります。各入試に関する詳細な情報は、「入学者選抜要項（大綱）」をご覧ください。

●一般入試（前期日程）７０名、（後期日程）15名●推薦入試Ⅰ 5名、推薦入試Ⅱ 10名●外国人留学生Ａ（一般枠）5名、Ｂ（推薦枠）5名、Ｃ（国際バカロレア枠）若干人

令和 2 年度入試情報

110名

※記載の名称、内容は予定であり、変更する場合があります。

N

国立大学法人 情報データ科学部（令和２年４月開設　設置申請中）

School of Information and Data SciencesNagasaki University

社会を創る、未来へつながる。

社会を創る、未来へつながる。

令和２年４月

新 設（設置申請中）

※記載の名称、内容は予定であり、変更する場合があります。

　情報とデータとの違いとはなんでしょう。たとえばサッカーのワール

ドカップでブラジルと日本が対戦するとき、日本は何点とれるでしょう

か。過去の両国の対戦成績やFIFAランクばかりでなく、他国との

最近の試合結果や主要選手の調子等膨大なデータをネットから

入手できます。このビッグデータから得点予測に有効な情報を抜き

出し、それに基づき得点を予測することが考えられます。

　一般に、ある現象についての生の観測量をデータ、それを特定

の目的に合うように取捨選択・濃縮したものを情報ということがで

きます。情報・データ（証拠、エビデンス）に基づいて合理的な意

思決定をすることは、ビッグデータが利用可能となってきた現代では個人や企業にとって必須のスキ

ルです。情報データ科学部では、情報抽出から意思決定までの一連の手順を、AI、機械学習、数学、

統計学等の数理モデルに基づき提案します。さらにその成果を情報技術を用いて「もの」として社会

に還元します。この基礎訓練は特定の分野を意識したものではありません。人文、社会、教育、医学、

経済、工学、理学といった情報・データを扱うすべての分野に適応可能な汎用性の高い手法です。

　日本は高度情報化社会の次のステージである「人間中心の社会」構築を目指しています。情報

データ科学部は、情報・データを科学したい学生、あらゆる分野のホットな話題に積極的に関わろうと

する学生、自らを高めたい学生とともに社会貢献を目指します。

カリキュラム構成

１年次

２～４年次各コースを理解し専門知識の習得と応用力を高める

高度な専門知識の基礎をつくる

共 通 科 目

２年次から希望するコースを選択

インフォメーションサイエンスコース データサイエンスコース

統計学系

AI 系科目

社会・観光系科目

医療・生命情報系科目

IoT 系科目

情報技術実践系SE系科目

情報セキュリティ系科目

選択科目による専門知識の習得・深化

卒業研究

広がる次のステージへの選択肢

●長崎大学の強みである医療・保健分野に蓄積されたデータを用いて、統計的機械学習を基にしたデータ解析を行い、医療の支援を行います。●長崎には多数の観光客が訪れます。統計学に基づくビッグデータ分析により、彼らの行動データの特徴を抽出し、自治体および産業界の発展に繋げます。

●１年次で基礎を学んだ後、２年次から「データサイエンスコース」または「インフォメーションサイエンスコース」を選択します。●選択したコースでなくても、興味のある科目を選択でき、幅広い分野を修得できます。

情報データ科学部の特色描いた将来に合わせて選択できるカリキュラム

医療と観光におけるビッグデータの活用

●自治体や地元企業と連動し、在学中から実践的な課題に取り組み、問題解決やコミュニケーション能力を育成します。●地元企業の活性化、地域問題の解消など、学生一人ひとりが、課題解決の実体験を得られるチャンスがあります。

社会や企業の問題解決に挑む「実社会課題解決プロジェクト」

　「情報データ科学部」は、これまでの工学部工学科情報工学コースを核に、データサイエンスの教育研究機能をプラス。情報科学やデータ科学そのもの、またそれらを活かすあらゆる学問領域に興味を持つ多様な学生を歓迎します。この環境で、人工知能を活用しITビジネスに精通した「インフォメーションサイエンティスト」、ビッグデータ解析や医療情報解析に精通した「データサイエンティスト」などの実践的な人財を育成します。※人財…成長が期待できる人、企業が求める人、高度なITスキルを持つ、国や地域にとっての宝となるべき人

養成する人財様々な分野における中核人財として社会に貢献

基礎数学・コンピュータ科学・コミュニケーション・プログラミング（C言語、Python）

専門科目群

専門領域の探究、さらなる高みへ　　　大学院進学（設置予定）

情報データ科学部が目指すもの

観光観光を分析し新たな人の流れをつくる・観光業（旅行会社、ホテル）・地方の活性化、観光政策 など

・IT ビジネス・経営コンサルティング・マーケティング・政策分析・政策提言　など

経営・自治体ビッグデータから新たなビジネスを

医療データサイエンスで救える命がある・創薬・バイオインフォマティクス・医療統計・医用画像解析　など

・電機・通信・社会インフラ・半導体・自動車　など

システムの開発社会を支える新しいシステム作り

ロボット開発未来のパートナーを創造する技術・介護ロボット・福祉ロボット・産業用ロボット　など

Nagasaki　　　University1

情報データ科学部創設準備室長　西井龍映

卒業後の進路　様々な分野での活躍 未来の社会創造に貢献

インフォメーションサイエンスコース

　情報科学の基礎知識から、課題解決能力やコミュニケーション能力などを実践的な授業を通して身につけます。IT分野および ITを必要とする企業、自治体、官公庁での活躍が期待できます。

・ソフトウェア工学・組み込みシステム・制御工学

IoT 系履修モデル

■IoT 系・プログラミング演習・情報工学実験・パターン認識

■情報技術実践系・情報数学・暗号理論・ネットワークセキュリティ

■情報セキュリティ系

情報科学の基礎知識をはじめ、プログラミングおよびソフトウェアシステムを構築する能力、IoT分野の知識、データ解析能力などを身につけます。ロボット開発やAI 搭載のデバイス開発などの分野への貢献が期待できます。

SE 系履修モデル

・ソフトウェア工学・データベース・コンピュータアーキテクチャ

■SE系・プログラミング演習・情報工学実験・パターン認識

■情報技術実践系・情報数学・暗号理論・ネットワークセキュリティ

■情報セキュリティ系

情報科学の基礎知識をはじめ、プログラミングおよびソフトウェアシステムを構築する能力、データ解析能力、情報セキュリティ能力などを身につけます。現代社会の要求に応える高度で専門性を備えたシステムエンジニアとしての活躍が期待できます。

研究テーマ（インフォメーションサイエンスコース）

　私たちには今まで培ってきた科学の知見や常識があるのに、人工知能はデータを学習するだけでよいのでしょうか？人の知識を表現した数理モデルでデータの内訳を説明する従来の科学の方法と、深層学習に代表される新しいデータ科学の方法を融合させる研究に取り組んでいます。例えば、医療データや生体信号などを用いた診断の支援では、解析の結果を人が理解できることが重要になります。そんなとき、人の知識を下地にしたデータ科学が期待されると考えています。

　現代社会における情報技術の飛躍的な発展を下から支えているのが、コンピュータそのものの急速な性能向上です。しかし、従来のコンピュータの仕組みの単純な延長線上では、今までのような発展は難しいと考えています。ハードウェア構造に論理的な柔軟性を導入した「やわらかい」コンピュータの実現について、実際にコンピュータをつくりながら研究を行っています。

科学の知識とデータを共に活かす研究

　音声認識など、音を利用したユーザインタフェースは、誰でも使いやすい技術です。音声の認識や理解、対話システムによるマン・マシンインタフェースを目指して、音声と言語に関する統合的な研究を行っています。また、聴診した呼吸音を用いた健常者と肺疾患者の識別や乳児の泣き声を用いた情動推定など、さまざまな生体音の音響信号処理の研究を行っています。

音響信号処理

次世代コンピューティング

映像とVR/AR/MR　情報機器の高性能化や高機能化によって VR(Virtual Reality)/AR(Augmented Reality)/MR(Mixed Reality) などの技術は一般化してきており、誰でも比較的容易に利用できます。これらの技術を用いて、リハビリテーション医療、観光などを支援するための応用技術を研究しています。また、インターネットの発展により一般的となった画像や映像のネットワーク配信において、映像コンテンツの不正利用が問題となっています。この問題解決の一つとして電子透かしについても研究しています。

身につく能力

身につく能力

Nagasaki　　　University3Nagasaki　　　University2

データサイエンスコース

　ビッグデータを解析し、社会の発展に貢献できるデータサイエンティストを養成します。様々な社会問題の解決や新たな価値の創造に貢献する人財です。

医療・生命情報系履修モデル

・探索的記述統計・情報統計・データ分析演習

■統計学系・医療情報学・バイオインフォマティクス・医療生命

■医療・生命情報系・ビッグデータ分析・統計的機械学習・人工知能

■AI 系

医療の特性を踏まえたデータ分析・解析能力や、得られた知見を医療分野での研究・政策に繋げる能力を身につけます。医療・生命分野は、ビッグデータ解析の代表的な対象分野です。医療データを解析し、病気の予防・発見・治療などに役立てます。

社会・観光系履修モデル

・探索的記述統計・情報統計　・データ分析演習

■統計学系・社会・観光情報学・社会政策・行動学・VR・ARの応用

■社会・観光系・ビッグデータ分析・統計的機械学習・人工知能

■AI 系

数学（統計含む）に基づくデータ解析法、データ解析システム（プログラム）の構成・開発、データ分析の運用法（経営戦略、政策提言等）などの能力を身につけます。観光をはじめ、あらゆる日常生活の動向データを収集・解析し、そこから得られる知見を社会発展に繋げます。

研究テーマ（データサイエンスコース）

　疾患などの予測対象に対して、ゲノムデータから関連する遺伝子を探索し、予測を行うための数学モデルやアルゴリズムの開発を行っています。まずはじめにゲノムデータから（①）関連の強い遺伝子を絞り込み、（②）見出された遺伝子を用いて（③）予測モデリングを行います。アルゴリズムの開発には、数理統計学、生物統計学、遺伝学、機械学習の幅広い知識を利用しています。

　図は、長崎県や市と協力して開発した観光関連ビッグデータの収集・分析するための情報基盤です。このシステムでは観光客の動向を把握するために、どこに宿泊しているのか、どのスポットにどの程度滞在しているのか、といった情報を素早く可視化し提供することができます。これらの情報はスマートフォンなどのログ情報や Web 上に公開されている情報がベースとなっています。

大規模ゲノムデータを用いた予測モデリング

　図は、人工的に作った、 偏差値（y）と勉強時間（x1）、身長（x2）の関係を表している散布図です。yは x1 に比例し、x2 とは無関係であるように見えます。 こういったことを、 データから自動的に判断することをモデル選択と呼びます。 モデル選択を行なった後に、実際に抽出された一部の変数がどの程度意味があるのかといった統計的推論が研究テーマです。

モデル選択と統計的推論

長崎県の観光活性化支援システムの概要

情報データ科学で古代の謎を解け　私達は、今からおよそ4,500年前に建築された、エジプトのピラミッドの謎に取り組んでいます。この人類が作り出した巨大建造物について、私達はほとんど何も知りません。どのように石を組み上げたのか、中身はどうなっているのか、そしてどのように「設計」をしたのか。古代エジプト人たちにとって、ピラミッドの設計と建築は未知の問題への解決だったのです。現代の私達がその謎を解き明かすことは、私達自身が未知の問題を解決する際に重要な示唆を与えてくれるでしょう。

身につく能力

身につく能力

Nagasaki　　　University5Nagasaki　　　University4

ギザのピラミッドの調査ピラミッド内部のデジタル化を行う様子（河江肖剰撮影）

①関連遺伝子の絞り込み

③予測モデリング②関連の強い遺伝子

「実社会課題解決プロジェクト」 で実践力をつけよう

学生の声

卒業後の進路

Nagasaki　　　University7Nagasaki　　　University6

　情報データ科学部では、「実社会課題解決プロジェクト」という科目が設置されており、１年生から４年生までの４年間、体験的に学ぶことができます。本科目では、自治体や地元企業と連携し、実際の社会における課題を発見し、解決していくことを目指します。その際に、多種多様なデータを収集し、解析していくことで、表面化されていなかった課題を可視化することができます。また、発見した課題に対して、どのようにアプローチすれば解決にたどりつけるかを模索することで、「創造性」や「コミュニケーション力」、「批判的思考力」などの普遍的に必要とされる力を身につけ、情報社会で活躍できる人財の育成を目指しています。さらに、他の講義や実習で学ぶ専門的な知識や技能と、実社会における実践的課題解決とを往還することで、大学での学びをより深めることができると信じています。情報データ科学部で身につけた力を活かして、長崎から発信するイノベーションを一緒に創出していきましょう。

音楽検索、画像加工などのスマートフォンのアプリケーションに興味があり、この分野について深く学び、自分でも操作したいと思ったからです。

いつまでも好奇心を忘れない、アクティブな人になりたいです。そして、生活に欠かせない IT 技術、情報、通信の面から、幅広い世代の人の生活に貢献できる人材になることが目標です。

大学生活は自分のやりたいことが何かを見つけるいい時間だと思います。たくさんの経験をして、自分の理想の将来像を見つけてください。

工学部工学科情報工学コース３年清本　優希

情報工学コースを選んだ理由Q1.

将来の夢は？Q2.

高校生へのメッセージQ3.

私は将来、車や乗り物のシステムに携わる仕事に就きたいと考えています。そのためにも、情報工学コースで、より専門的な知識を養いたいと思い、選びました。

昔から自動車やバイクなどが好きだったので、それらに携わる仕事をしたいと考えています。情報工学コースで学んだ知識をいかして、パソコンを扱う仕事だけでなく将来の就職できる企業の幅が広がったと思います。

大学では今までの先生から教えられる勉強とは少し違って、自分がやりたいこと、やりたい勉強をすることができます。今後の人生で自分がなにをしたいのかをしっかり考え、将来の目標をもって学生生活を送ってほしいです。

情報工学コースを選んだ理由 Q1.

将来の夢は？ Q2.

高校生へのメッセージ Q3.大学院工学研究科博士前期課程総合工学専攻情報工学コース１年　古賀　光

IoT 系

データサイエンスコース

東芝、三菱電機インフォメーションネットワーク、日立ソリューションズ西日本、富士通九州システムズ、NTTデータ九州、ソニーセミコンダクタ、大分キャノン、デンソーテクノ、オービック、シティアスコム、九州NSソリューションズ、T＆D情報システム、NTTデータMHIシステムズ、地方公務員（長崎県庁等）

主 な 就 職 先

Robot Process Automation 適用産業、航空宇宙産業、土木・建設業界、造船産業、海洋産業

システムエンジニア（SE）系ロボット・IoTを活用した新サービス創成事業情報産業の振興に関する事業 情報セキュリティ産業、情報システム開発産業

社会・観光系データに基づく観光振興政策、地方創生政策、旅行代理店業界、新幹線活用観光政策

医療・生命系診断アウトソーシング、新薬創出ベンチャ、リモート診断サービス、ヘルスツーリズム業界

インフォメーションサイエンスコース

※2016～2018年度工学部工学科　情報工学コース卒業者の統計です

情報サービス38％

進　学47％

電気・電子5％

建設・機械3％

その他6％

公務員・教員1％

学部卒業後の進路

　情報データ科学部を卒業後の進路として、大学院（設置予定）への進学または下記の業種への就職が見込めます。

組込み機器開発

ゲノム解析による新薬開発

AI による病理診断

人工知能型ロボット開発

ソフトウェア開発

データに基づく観光振興政策

※就職先は本学部に関連する工学部工学科情報工学コースの　近年の実績です

Nagasaki　　　University8

　健康医療ビッグデータを活用して疾患機序の解明、発症後診断、さらには、発症前の早期診断や予防に役立てようという試みが進んでいます。個々に最適化された医療、いわゆる個別化医療を目指した取り組みです。ところが、多種多様でそのうえ超高次元なデータをどのように統合し、必要な情報を取り出し活用していくかという点においては研究途上であり、困難な課題が山積しています。医療の分野では従来より統計学が重要な役割を果たしてきました。既に生物統計学や医学統計学という独立した分野が確立していますが、今後は、そこに機械学習や人工知能（AI）といった先端技術を取り込んだ医療

データサイエンスとして発展していくでしょう。健康と医療は生活に直結する身近な問題であり、医療の進歩、ひいては私達の未来に大きく貢献できる可能性を秘めた非常にやりがいのある分野です。みなさんも一緒にチャレンジしてみませんか。

　皆さんはまず「科学」とは何かを知らなければなりません。人類の文明の歴史は10,000 年を超えると考えられていますが、科学の歴史はほんの 400 年しかありません。つまりは、科学とは人類が10,000 年近く、あるいはもっと多くの時間をかけて生み出した奇跡なのです。最初の科学、ガリレオ・ガリレイがその大部分を創造した初期の科学は、物事を正しく観察することから始まりました。やがて数学的手法が発達し、しばしば理論が未知の現象を予測するようになります。20世紀後半の計算機の急

激な進歩が、計算による科学という新しい分野を切り開きます。そして現代、デジタルデータとなってネットワークを流れてくるありとあらゆる「情報」による科学、つまり情報データ科学が生まれたのです。皆さんはこの生まれたての科学をここ長崎でどうか自分のものにしていってください。そしていつの日か、新しい科学を作り出してください。未来のガリレオを待っています。

　あらためて考えてみると、漠然と数学科に入学したいと思っていた高校生の僕が、今のようにデータサイエンスを専門としているとは思っていませんでしたし、当時はデータサイエンスの“デ”の字も知りませんでした。きっかけは覚えていませんが、数学科で数理統計の授業を受けた際に、データ解析は実際に役に立つと思ったことが、データサイエンスに興味を持ったきっかけだったと思います。その後、数理統計の研究室に所属し、現在までデータサイエンスに関わる研究を行っています。2012年には、ハーバード・ビジネス・レビューというアメリカの雑誌で、データサイエンティストは21世紀で最もセクシー

な職業として紹介されるなど、現代社会ではなくてはならないものになっています。きっかけはなんであれ、非常に興味深く面白いデータサイエンスに携わることができてよかったと思っています。みなさんもデータサイエンスの面白さを体験してみませんか。

　皆さんは、新聞やインターネットで報じられている観光イベントなどの来客数が「本当かなぁ？」「どうやって数えたんだろう」と疑問を思ったことはありませんか？すべてではありませんが、「なんとなくこのぐらい」という感覚で現状を把握することも多くありました。これまでは、このデータを基にしてもなんとかなる時代でした

が、この「なんとなく」という感覚が現状では通用しなくなってきました。限られた観光資源、予算、人員をいかに効率よく配置、分配することが求められるようなこの時代に、現状を正確に把握することは非常に重要なことです。そのためにどうすればよいのでしょうか、そして、その現状からどのようにすればより良い結果が得られるのでしょうか。これに取り組むのがデータサイエンスだと考えています。データサイエンスを体験し、社会を変えてみませんか？

教員からのメッセージ 健康・医療のためのデータサイエンス

未来の情報データ科学者へ

データに基づいた意思決定

データサイエンスの魅力

　「学び」とは、そもそも楽しくてワクワクするような活動だったはずです。それがいつの間にか「これを暗記しなければ．．．」や、「次のテストで点数を上げなければ．．．」のような義務感にとらわれて机に向かってきた人もいるかもしれません。　私は、どのようにすれば「学び」に対して、楽しみながら本質的に向き合えるかを探究しています。そのひとつのツールとして、VR（Virtual Reality）や AR（Augmented Reality）などの技術を応用した学習システムを開発してきました。さらに、学習過程における発話分析や行動分析をはじめ、学習者の生体情

報を分析することで、開発したシステムの有用性や課題を明らかにし、より効果的な学びの提供を目指しています。個人的には、「学び」を科学にすることで、豊かな人生を過ごすためのお手伝いができればと考えています。この情報データ科学部で、楽しくて魅力的な「学び」を一緒に育んでいきませんか。

学びを科学に

IoTとAI の融合

　数学は何の役に立つのかな、という素朴な疑問は、情報社会がまさに数学のおかげであることに気づけば消え去ります。コンピュータ（計算機）は、その名のとおり計算しかしていません。だから、情報技術で解決したい課題は、計算して解ける数学の問題に上手に翻訳することが鍵で

す。出題されて解く受験数学とは異なりますが、人工知能（考える計算機）を実現するパターン認識や機械学習の方法は、実は掛け算と足し算程度の計算の繰り返しでほぼ成り立っているのですから、そんなに難しく考える必要はありません。考える仕組みを考えて作れるようになったとき、きっと感動して夢が広がると思います。学術として「情報」を学びましょう。専門知識や技能だけでなく、仕組みを理解し，適切に技術を選択・提供する力。これからの情報社会で強力な武器になると思います。

「考える仕組み」を考えよう

准教授　酒井　智弥

①ＳＮＳ仲介ロボット３Ｄプリンタでロボット本体を作成し、シングルボードコンピュータを内蔵したシンプルなロボットを自作しました。スマホが使えなくても、人工知能のサポートで LINE を経由した動画像の送受信が可能です。

②認知症遠隔診療ロボットロボットとの自然な会話の中から認知症の予兆を人工知能が検知するロボットを開発しました。もし、認知症の予兆が検出されたら、その結果は、ＳＮＳにより近親者に知らせることができます。

③アオコ除去システムドローンで空撮した情報を人工知能で分析することで、アオコがどこに発生しているのかを自動検知します。その結果を基に、船型無人ロボットが自動でアオコの除去に向かいます。

　IT（Information Technology）には、世の中の問題を解決し、人々を幸せにする大きな可能性があります。これには、人々の見えざるニーズを把握し、それを実現するスキルが必要となります。知能ロボット研究室では、すべて

の物がネットにつながる IoT（Internet of Things）と人工知能を融合することにより、人々の役に立つ新しいサービス開発技術の研究を進めています。例えば、スマホが使えない高齢者でもSNS （Social Networking Service）でコミュニケーションが可能なSNS仲介ロボット、医者が少ない離島でも認知症の診療が可能な遠隔診療ロボット、湖沼に発生するアオコをドローンと船型無人ロボットの連携により自動除去するシステム等を研究しています。これらの研究を通して、人々の見えざるニーズを把握する力、最先端の IoT、人工知能関連技術を身に付けることができます。

専門研究分野／高次元データ科学とその応用

教授　小林　透専門研究分野／知能ロボット

教授　植木　優夫専門研究分野／数理統計学、遺伝統計学、バイオ統計学

教授　金谷　一朗専門研究分野／デザイン学、文化財科学・博物館学、文化人類学・民俗学

准教授　梅津　佑太専門研究分野／モデル選択後の統計的推論

准教授　瀬戸崎　典夫専門研究分野／教育工学・科学教育

准教授　一藤 裕専門研究分野／観光政策、データマイニング、人流センシング