人間情報学科　データサイエンス専攻

「情報」を強みに、人の心に寄り添いながら、加速するAI時代の情報化社会に貢献できる力を養う

データサイエンス専攻の特色

人、情報、それぞれの分野を対象に、心理的・生理的な測定技術と統計に基づくデータ分析法について学び、ビッグデータ、マーケティング、心理実験など、データサイエンスの知識・技術を駆使し、AI時代の情報社会を切り拓くスペシャリストを育成します。4年間の学びの先にあるのは、人間の行動や思考を心理学の視点で考察する力や、データを収集・解析し、企画や戦略を立案・実行できるスキルの修得。さまざまなデータから価値を創出するデータサイエンティストや、人々が暮らしやすい社会の実現に貢献できる人材として活躍できる力を養います。

専攻の学びが求められているビジネス領域

心理科学コース

人の性質を、心理学を中心とする実験手法を用いて測定・評価・可視化することに加え、人々が暮らしやすい情報社会の実現をめざして、データに基づく科学的な立場から計画・企画を立案するための力を身につけます。

教員紹介（2025年度）
- 明石法子　読み書き能力の発達と認知的背景
- 天野成昭　人間の言語情報処理
- 小山貴士　顔と視線の知覚情報処理
- 瀬谷安弘　アクティブビジョンと認知情報処理
学生たちの研究テーマ例
- eスポーツと視覚認知トレーニング
- 視覚障がい者のための触って分かりやすい案内ピクトグラム
- BGMがランニング時の心拍数に及ぼす影響
- 映画のキャッチコピーと鑑賞意欲の関係

ゼミナール

瀬谷安弘ゼミ
アクティブビジョンとスポーツのデータサイエンス
スポーツやゲームなど、日々の活動・習慣は、私たちのものの見方や行動に影響します。3年次では、日々の活動・習慣の影響を中心に、研究テーマを学生自らで設定し、必要な心理学やスポーツ科学、データサイエンスの手法を学びます。４年次では、研究を深め、論理的思考力やディスカッションスキルを養います。

データ活用コース

社会のさまざまなサービスに対して、統計学を中心とするデータ分析や行動学、バイオメカニクスなどの知識を活用し、問題・課題の明確化とその解決を図るための力を身につけ、新たなサービスを立案できるスキルを学びます。

教員紹介（2025年度）
- 岸田拓也　AI技術による音声のモデリング
- 佐藤好幸　AI技術を活用した認知モデリング
- 牧　勝弘　音のデータサイエンス
- 満倉英一　視覚のデータサイエンス
学生たちの研究テーマ例
- AIを用いた消費者行動予測
- 楽器の音響データ分析とスピーカー設計への応用
- ソーシャル・ネットワーキング・サービスの動向分析
- 筋電位データ分析に基づく運動支援

ゼミナール

佐藤好幸ゼミ
多様な行動データの分析とAI応用
人間の認知・判断の研究や、AI技術を活用したデータ分析などが主なテーマです。顔表情から主観判断を推定するといった、心理学とAIの融合的研究もおこなっています。それぞれの興味関心に応じて設定したテーマで研究をおこないながら、データ分析のスキルを実践的に身につけていきます。