人間情報学科 データサイエンス専攻
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。
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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
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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
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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。
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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
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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。
4年間の学び(2025年度)
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PICKUP!科目詳しく読む
実験心理学
実験心理学の科学的位置づけについて理解し、感覚、知覚、記憶、概念形成、意味理解、問題解決、言語運用等の人間のさまざまな能力を実験によって測定するための原理を学びます。
脳・生体情報処理
感覚、運動、感情、記憶などの精神活動は、脳を中心とした神経系の働きによって生み出されます。脳の機能を取り上げ、心理学的な現象、機能、脳内基盤、疾患について学びます。
ビッグデータ演習
日々蓄積されている膨大なデータの一部はオープンデータとして公開されています。それらを対象に、類似性に基づいてデータを分類する方法や物事の発生確率を予測する方法を学びます。
マーケティングデータ分析演習
世の中に必要とされる商品・サービスを提案し、それらを消費者に届け、価値を評価するというマーケティングのために必要となるデータの分析方法を学びます。
最先端の施設・設備
情報技術やAI技術、心の理解について学ぶための専門施設・設備を整備しています。
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視覚情報実験室
暗幕で囲まれた個別ブースにおいて、明るさ・奥行・運動などの視覚に関わる実験をおこないます。
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音響測定ブース
特殊形状の壁により、壁からの反射音を抑えた実験ブースです。人の発声や楽器、スピーカなどの音を収録し、音源の性質をデータ化します。
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生体情報実験室
スポーツや運動、身体活動に関わる生体計測をおこなうための設備が整っています。
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聴覚情報実験室
防音室内の実習システムを用いて、音の高さ・大きさ・音色などをコントロールしながら聴覚に関わる実験をおこないます。
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コンピュータルーム
プログラミングや情報検索、統計分析、データ解析などの情報技術に関する学びを深めるために活用します。
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セミナールーム
大型の電子黒板を備え、数学やデータサイエンスについて小規模なディスカッションをおこなうために利用します。