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ゼミナール
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データサイエンス学科のゼミナール
データサイエンスの活用事例を学ぶ
春学期の【オリエンテーション・ゼミナール】では、データサイエンスを使って社会課題を解決する事例を具体的に学びます。データサイエンスを仕事で活かす方法、経営学とデータの融合などテーマは多彩です。習熟度にあわせた数学の基礎科目も用意し、2年次以降の学びに備えます。
ゼミナールテーマ一覧（3年次）
| 研究テーマ | 3年生の発表論題 | 教員名 |
|---|---|---|
| 研究テーマは教育測定を中心に、アンケートやテストの作成からデータ分析まで幅広く取り組みます。 具体的には、信頼できるデータを得るためのテストやアンケートの設計・開発、データ収集、そして収集したデータの統計的な分析を行います。項目反応理論（IRT）という手法を学ぶとともに、Rなどを用いたデータ処理や可視化を通じて実践的なスキルを養います。 |
１．生成AIによる順序問題の作成
２．生成AIによる情報系の試験対策 ３．生成AIによる解答データの項目反応理論による分析 ４．自然言語処理を用いた話題やトレンドの可視化 ５．睡眠不足が与える影響 |
荒井 清佳 特任教授 |
| 研究テーマは、量子情報科学（量子力学と情報科学を組み合わせる科学）の考察と探究です。 量子コンピュータの性能はスーパーコンピュータの性能よりも本当に優れているのか？ 量子暗号を破る事は本当に不可能なのか？ 量子テレポーテーションで何が瞬間移動するのか？ このような疑問に対して正確な説明と回答ができるようになるため、基本的な事柄を学んでいきます。 |
データサイエンスの為の量子力学入門
１．量子力学の新しい応用 ２．量子力学の基本的な考え方 ３．状態ベクトルの世界 ４．量子ビットに向けて |
吉田 律 教授 |
| 研究テーマはゲーム情報学です。 AIによるゲーム局面の解析や統計的手法による勝敗データの分析などを通じて、機械学習の応用技術を身につけます。 |
１．将棋AIの評価値に映らない局面の危険性の表現
２．アクションゲームにおける特徴模倣と不正検出をめざした行動解析 ３．壁破壊ルールを導入したダンジョンゲームの自動探索コンペティション ４．対戦格闘ゲームの行動統計にもとづく実力予測 ５．競馬を題材とした予測手法の適用実験 |
平岡 和幸 教授 |
| 研究分野は図書館情報学です。 Web上に存在する様々な情報を自身で集め、加工し、分析します。これを通して、データの扱い方や分析手法を学びます。教員は図書館を対象としていますが、卒業研究では図書館に限らず学生の興味のあるテーマで取り組みます。 | １．一山当てられるビジネスとは
２．Color分析 ３．GDPと二酸化炭素排出量の関係 ４．生成AIブームの検索行動トレンド分析 | 安形 輝 教授 五十嵐 智哉 講師 |
| 研究テーマは次の三つで行います。 《音楽》音楽を数理的に捉えると、楽曲内の参照構造・階層的な木構造・音律の移動などが解析できます。 《論理》近年のAIに欠如しているのは論理的な推論能力です。論理パズルを通じて頭の中の推論を可視化します。 《言語》なぜ人間だけが言語を話すのでしょうか。文法とさまざまな言語現象を観察して言語のしくみを考えます。 | １．運転免許試験における非論理的問題の構造分析
２．論理パズルの解析 ３．文法理論を用いた楽曲分析 ４．麻雀は運ゲーなのか ５．音楽の進化 | 東条 敏 教授 |
| データサイエンスで 音楽の進化を分析し 音楽の未来を予測する。
これから先どのような音楽が流行るのか。データサイエンスを駆使して分析することで未来の音楽を予測する研究に取り組んでいます。 | １．和音聴取時の脳波の分析
２．歌謡曲の歌詞変化から見る時代背景 ３．ＶＲ打撃練習システム ４．NFCを用いた学生証認証IoTデバイスの開発 ５．AI受験生 | 堀 玄 教授 |
| 研究テーマは、物理学と経営学を融合し、データサイエンスの新しい理論をつくることです。 学生たちはエネルギーの概念を拡張し、心理的エネルギー、例えば、「推し」や「推し活」のメカニズムの解明に取り組んでいます。 | １．地域のエネルギーの見える化
２．顧客エンゲージメントの感情エネルギー可視化 ３．野球と心理 ４．フィードバック双最適化モデルの応用に関する考察：トランスフォーマー、デジタルツイン、物価・賃金の循環 ５．「推し」とモチベーションに関する考察 | 石塚 隆男 准教授 |
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〈2026年1月26日更新〉
Department of Data Science