情報工学部は2つのコースと4つのプログラムを組み合わせて、自分が学習したいカリキュラムをつくれるのが特徴です。大学院はどのようなカリキュラムになるのでしょうか？

柳田）大学院のカリキュラムでは、4つの専修分野それぞれで数科目の特論科目を用意しています。加えて、共通科目として「アドバンスト・データサイエンス・AI」を新設し、すべての学生が大学院レベルのデータサイエンス・AIを学べるよう構成しています。

 

学部のカリキュラムと大学院のカリキュラムはどのような関係になるのでしょうか？

柳田）大学院科目の多くは、学部で学ぶ専門科目の内容を高度化・深化させた内容になっています授業内容や方法は科目によって異なりますが、多くの科目では単なる座学ではなく、専門的な論文を読んで紹介したり、手を動かしてモノを作るといった形式になります。

 

学部と比べて、大学院で磨くことができるのはどのようなスキルでしょうか？

吉川）学部での集大成である卒業研究では、課題が与えられ、それを解決する方法を考えます。一方で、大学院では、まずサーベイ（論文調査など）を行い、研究分野の現状を正しく把握して、その中から解決すべき課題を自ら抽出して、これまでの知識や技術を駆使して、その課題を解決する手法を考案して評価し、その結果を外部発表します。 この外部発表では、海外で英語で発表する場合が多く、英語で論文を書く能力だけでなく、英語でディスカッションするスキルも身に着けることが出来ます。

柳田）大学院の主たる活動は、授業よりもむしろ研究です。単に知識を教わるだけではなく、能動的に調査し、実装し、検証し、アウトプットする一連のスキルが磨かれます。

 

大学院の設備はどのようなものになるのでしょうか？

柳田）大学院と学部の設備は、特に区別していません。情報工学部の設備をそのまま利用します。ただし、大学院では共通の学生実験室よりも所属する研究室での活動割合が多くなります。新研究科としては、世の中におけるデータサイエンス・AIの重要度増大に対応するため、専用のAI計算用サーバなどの導入を計画しています。

 

どのような研究室があるのか教えていただけますか？

寺本）情報工学部の教員と研究室は、「フィジカルコンピューティング」「データエンジニアリング」「ヒューマン・メディア」「ネットワークシステム」の４つの専門領域で構成されています。各研究室では、最新技術を活用して、実社会での応用を見据えた高度な研究が進められています。例えば、バーチャルリアリティ、自然言語処理、情報セキュリティ、IoTデバイス、画像処理、音声処理、感性工学、医療AIなどのテーマを扱う研究室があり、大学院生や学部生が活発に研究を進めています。

 

前身の理工学研究科情報工学専攻で学んでいる大学院生は、具体的にどのような研究をされていますか？

吉川）理工学研究科情報工学専攻では、(1) Security for AIと(2)AI for Securityの研究をしています。(1)は、人工知能を安心・安全に使うための技術で、最近の成果としては、生成系AIに自身のコンテンツを無断で学習させないコンテンツ保護技術を開発して、特許出願しました。また、(2)については、従来のセキュリティ技術の要である暗号技術や認証技術にAIを利用するもので、理論的に安全な暗号であっても、暗号化する時の回路の漏洩電磁波等を測定して、暗号の秘密情報を解析する手法の対策などを研究しています。

柳田）私の研究室では、バーチャルリアリティやコンピュータ・ヒューマン・インタフェースの分野に関する研究を行っています。研究室で代々引き継がれている研究テーマの深化を担当する学生もいれば、4年生の時にIVRC（インタラクティブ作品を制作する学生コンテスト）にチャレンジし、その作品制作過程で生じた問題意識を新たな研究テーマとして立ち上げる大学院生も少なくありません。

鈴木）私の研究室では、「複雑化したインターネット環境において、確実かつ安全にデバイス間のエンドツーエンド暗号化通信を実現し、かつデバイスが移動してIPアドレスが変化しても通信が断絶しないオーバレイネットワーク技術」、「スマートデバイスやIoTデバイスの通信規格の違いを意識せずに連係動作可能なフレームワーク」、「宅内のスマート家電を宅外から安全に遠隔制御する技術」、「塵芥車のゴミ圧縮時に発生する動作音からゴミ回収を判定するゴミ回収状況可視化システム」を研究しています。

寺本）私の研究室では、医療を対象としたAI技術を研究しています。AIによって医用画像を解析し、病気を発見したり、病気の種類を特定し、医師の診断を支援する研究となります。最近は生成系AIの研究を希望する大学院生が多く、半数以上が生成系AIを医療に応用する研究を行っています。例えば、胸部レントゲン写真を与えたら画像の特徴などを解析して診断レポートを生成する研究や、医用画像を生成したり別種のものに変換したりして診断に活用する研究などです。

 

他大学や海外から大学院を受験を検討されている方に向けて、メッセージをお願いします。

寺本）大学院情報工学研究科では、情報工学の技術を幅広い分野に応用する研究を進めていきます。そのためには、情報工学に限らず、さまざまな分野で学んだ学生さんの視点や知識が必要となります。高度な情報工学の研究に興味のある学生さんについては、学部時代の専門分野を問わず歓迎いたします。また、海外からの進学も大歓迎です。毎年、海外から数人ずつ大学院に入学されており、たくさんの研究成果を上げて卒業されています。国際的な学生とともに研究を深めていける、グローバルな研究環境を目指しています。

 

大学院を修了した後、どのような進路が考えられますか？

鈴木）就職先では、IT業界、メーカー（電気、通信、機械など）、ITコンサルタント、公務員、教育機関、起業などがあります。進学では、博士後期課程への進学も考えられます。

 

現在、生成AIのような革新的な技術が普及して、社会にも大きな影響を与えています。どのような人材を輩出したいと考えていますか？

吉川）世界中のどこにいても、自らの力で道を切り開いていけるような人材を輩出したいと考えております。 そのためのトレーニングを大学院での研究活動を通して、身に着けてもらいたいと思っています。

柳田）単に特定の企業が提供する生成AIを利用するだけでなく、その処理内容と特性を理解し、AIに振り回されるのではなくAIを道具として使いこなせる人材を輩出したいと考えています。

鈴木）AIに関する基礎から専門的な知識・スキルだけでなく、透明性・プライバシーを含む倫理観や、生成AIがもたらす社会・経済への影響を理解した上で、AI技術を活用できる人材の育成が必要。なお、問題解決能力やコミュニケーション能力は従来と変わらず、今後も必須になるでしょう。

寺本）情報工学の要となるコンピュータは登場依頼、数十億倍に演算能力が向上しており、これほどまでに進歩が早い分野は他にありません。変化の激しいこの分野で、本質を見据えながら新しい分野を切り開いていく人を育てて行きたいと思います。そのためには、しっかりとした基礎知識に基づいて、物事を深く洞察する力を養う必要があります。情報工学部の４年間でしっかりした基礎固めをした上で、大学院の２年間では自分が与えられたテーマをじっくり時間をかけて掘り下げていくことで、そういった力が身に付くと思います。

 

先生の自己紹介をお願いします。

本学の卒業生で電気電子工学科を卒業しました。大学院を卒業後、企業に就職して研究開発のお仕事を10年ほど経験しました。そのあと、医療系の大学に異動し、2023年度からこちらの名城大学情報工学部に着任しました。学生時代からものづくりやコンピュータが好きで、小学生のころから電子工作やプログラミングをしていました。

いまでも趣味は大きく変わりませんが、いまハマっているのは自作キーボードです。キースイッチやキーキャップを色々買ってきて、自分に合う部品の組み合わせを探索している最中です。

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

専門分野は医療AIです。病院で収集された患者さんのレントゲン画像やCTスキャンの画像などの医療データをAIで解析して、病気を検出したり、病気を細かく分類したりする手法を開発しています。様々な画像処理テクニックやAI技術を導入して、人体の２次元や３次元画像を処理し、結果を導きます。

注意すべきは、AIが最終診断を行うわけではなく、医師がAIの解析結果を参考にしながら診断を下すということです。コンピュータが支援しながら診断を行うことから、医療AI技術のことを「コンピュータ支援診断技術」（ Computer-Aided Diagnosis）とよぶこともあります。

この研究の最大の魅力は、自分たちが得意とする情報工学の技術で人の命を救うお手伝いができることです。医師や医療スタッフの方達と一緒に研究を進め、今まで簡単には診断できなかったものがAIによって可能になったときの喜びは、言葉で言い表せません。

もう一つの魅力は、最新のAI技術に触れられることです。研究室にはAIの研究に必要な高性能なコンピュータが大量にあり、最新のAI技術を惜しみなく利用して、少しでも患者さんの診断や治療に役立つ情報を引き出せるよう、学生達と頑張って研究しています。

 

最近の研究テーマを教えてください。

最近は生成系AIの研究をたくさん手掛けています。例えば、医用画像から診断レポートを自動生成する研究を行っています。胸部のレントゲン撮影は皆さんが定期的に受けられている検査だと思いますが、それを医師は１つ１つチェックして、診断レポートを書いています。この作業は普段から忙しい医師にとって大変な作業です。そこで、AIに胸部レントゲン画像を入力して画像解析し、GPTなどの自然言語処理用のAIを使って、診断レポートを自動生成する研究を行っています。

また、その逆の研究として、画像生成AIの技術を使って医師の作成した文章から医用画像を生成する研究も行っています。これは患者のプライバシー情報を気にすることなくAIのための学習データを作るのに役立ちます。

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか？

大学では、情報工学に関する基礎知識を幅広く学びます。情報の世界は技術の移り変わりが非常に早いですが、大学で学ぶ基礎的な技術は皆さんが社会で活躍する際の土台になるものです。時代が変わっても普遍的なものが多く、どの分野へ進んだ場合にも役立ちます。

また、高学年では座学だけでなくグループ学習などを通じて課題解決能力を養いますが、これは社会に出て実際に自分がプロジェクトの一員になって働くときにきっと役に立つと思います。

現在、生成AIでもある程度のプログラムが書けるようになってきましたが、大学で修得した基礎知識や実践能力をベースに生成AIを利用することで、さらに高度な研究開発が可能になると思います。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

知的に物事を進める学生さんが多い印象です。何かを指示してもすぐに行動に移すのではなく、一度冷静に調査を行ってから作業に取り掛かる学生さんが多いように感じます。まだこちらに着任してから時間が経っていませんが、名城生の良いところをどんどん引き出せるような指導をしていきたいと思っています。

 

 

先生の自己紹介をお願いいただけますか？

ちょうどいいまち愛知県知多市出身です。（知多半島ということもあり）南知多銘菓が大好物です。名城大学の卒業・修了生の経歴を活かし、大学に貢献できればと思います。

大学院生の頃から、お気に入りのクロスバイクで通学・通勤しています。雨天と虫が天敵ですが、運動によるストレス解消と、頭の中の整理のための大切な時間になっています。近いうちに、知多半島一周にチャレンジしたいですね。

 

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

専門は情報セキュリティです。特に、ハードウェアデバイス上の暗号技術および認証技術について研究しています。暗号技術は通信する情報を秘匿化する技術で、認証技術は通信する相手や情報を検証する技術で、いずれも安全なシステム構築のためには必須の情報技術です。

 

 

これまでに暗号・認証技術へのサイバー攻撃が報告されています。その攻撃の原理を理解し、効率的で堅牢な対策手法をどのように実装するかを日々考えるのが面白いですね。

最近の研究テーマを教えてください。

性能が急速に発展した深層学習を、暗号技術へのサイバー攻撃に転用した「深層学習サイドチャネル攻撃」と呼ばれる脅威について、研究しています。IoTデバイスのような計算資源の僅かなハードウェアにも適用できるように、安全性を担保しつつオーバーヘッドも小さいような対策手法について提案しています。

 

 

また、ロボットアームに開発した暗号・認証技術を実装して、安全に利活用できる産業用システムの構築にも取り組んでいます。

 

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか？

評価実験の過程で、ハードウェアデバイスや測定器の利用方法を習得でき、また制御するためのプログラミング技術を身に着けることができます。

扱っている機器やプログラミング言語が卒業後に直接活用できなくとも、ドキュメントや他人のソースコードを参照し、試行錯誤しながら実験環境を構築するという経験は、情報分野だけでなく幅広い分野において役に立つのではないでしょうか。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

在学時から感じていましたが、入学時にはシングルボードコンピュータはもちろんパソコンも普段触らないという学生から、ハッカソンなどに積極的に参加している学生など、非常に個性豊かです。

 

 

大学では気の合う友人がきっと見つかります。一生の付き合いにもなりますので、ぜひ友人関係を大事にして大学生活を楽しんでもらえたらと思います。

 

 

 

先生の自己紹介をお願いしていただけますか？

研究分野と同じく「縁の下の力持ち」タイプです。カリキュラム全体を見渡して、手薄な部分を指摘したり、学生さんが卒業までの道筋を描けるように履修プランの立案を支援したり。この活動の中で、入学してすぐの「情報工学基礎演習」を担当しています。

ライフプランからレポートの書き方まで、大学生活を送る上で助けになることを広く学びます。学習面でも、それ以外の大学生活でも、困ったことがあれば相談できる、なめらかな（充実して潤いのある）キャンパスライフのサポーターでありたいと思っています。

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

情報理論、特に誤り訂正符号を専門にしています。誤り訂正技術は、普段の生活で意識されることはあまりありませんが、ほぼすべての通信やデータの保存に用いられている技術です。

デジタル通信は、その途上で0が1にあるいは１が0に変化してしまうことが容易に起こります。これを防いでいるのが誤り訂正符号であり、高速・大容量の通信を影で支える、縁の下の力持ち的存在です。

 

最近の研究テーマを教えてください。

GRAND（guessing random additive noise decoding）技術に注目しています。これまでの誤り訂正復号法は、受信信号から各ビットの尤度（もっともらしさ）を算出し、符号化の際のルールとの間でやり取りを繰り返して、送信信号を推定するBP法（belief propagation）が主流でした。

一方、GRANDでは、受信信号に対して、発生する可能性の高い順に雑音の影響を加味し、送信信号かどうかを検査するという方法で、一番可能性の高い送信信号を推定します。6Gの鍵となる短符号長・高符号化率・高信頼を実現する復号法です。

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか？

コンピュータ上で表計算やプレゼン資料作成を行うスキルがアドバンテージから「当たり前」になったように、今後、AIやデータサイエンスに関する知識や技術も「当たり前」になっていくと思います。

その上で、これらの技術をどう活かすか、何に用いるのか、という発想の部分が、人材としての価値に大きな影響を与える時代となるでしょう。情報工学を広く俯瞰した学びは、この発想の部分に大きな推進力となるはずです。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

高校まで、基礎力をひたすら鍛えてきた、生真面目な学生さんが多い印象です。どんなスポーツでも、基礎体力がついた選手はそうでない選手よりも有望です。しかし、そのスポーツに特有の知識やテクニックを磨かなければ一流プレーヤーにはなれません。

情報工学のフィールドで、飛躍していくことを願っています。共に学ぶ仲間と、積極的に充実したキャンパスライフを送りましょう！

 

先生の研究室の特徴を教えてください。

今のところ、研究室の周辺だけですが、「季節感を感じる研究室ライフ」を心がけています。数年前から、七夕、ハロウィン、クリスマスなど、研究室の周りを飾り付け、研究室内ではお茶会を開いて季節イベントを楽しんでいます。

 

 

先生の自己紹介をお願いしていただけますか？

1959年生まれのじいさんです。修士課程を卒業後、NTTの研究所に10年務め、その後は大学で教員をしています。子供のころからアニメや特撮に興味がありたくさん見ました。

最近は少なくなりましたが、毎期１、２作は見ています。この10年の趣味は家庭菜園で、屋上で野菜を育てています。また、壁面緑化のために長芋を植えたりもしています。あと、運動する機会が無いので、晴れた日には自宅から大学までの約10Kmを自転車で通勤しています。

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

1つはCGで、今はフロントガラス上の雨を表現する方法を研究しています。物理法則に従って流れ落ちる動きに加えてワイパーによる大きな移動も表現する必要があり、かつ、リアルタイム表示が必要です。正確さ重視の物理表現と見た目重視のごまかしをどうバランスさせるかが面白いところです。

もう1つはヒューマンインタフェースで、スマートウォッチの画面を使った文字入力方法を研究しています。小さい画面をどう使うと効率的かを考えるところが面白いところです。

 

最近の研究テーマを教えてください。

CGでは、先ほどのフロントガラスの表現のほか、人が歩いた跡に生じる汚れや傷、塗装の剥離の表現方法を検討しています。こちらは、人が通過する頻度に応じて傷や汚れの量や塗装がはがれる割合を変えることで、人の流れを表現できる床面テクスチャを作る研究です。

ヒューマンインタフェースでは、スマートウォッチの文字入力の他に、スマートグラスでの利用や寝転がっての利用を目的として、指先を見る必要がない文字入力手法の開発と専用キーボードの作成を行っています。

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか？

大学で学べる知識は初歩的・基礎的なものが多いので、「勉強したことが直接仕事で使える」といったことは少ないかもしれません。しかし、勉強するうちに身に着けた「知識を獲得するための手順」や「問題を解決するための手順」は現実の問題を解決するときに使えるはずです。

プログラミングを例にとると、１つの言語が理解できていれば、仕事で使う言語が異なっていても、類推や想像、少しの調査でなんとなく分るものです。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

卒業研究で接している学生さんの多くは素直で真面目です。半分くらいは、楽しい人たちです。ただ、もう少し最初から自己主張をしてもいいのではと思うこともあります。また、欲が無いというか無駄を嫌うというか、見切りが速い人がいて、惜しいと思うことはあります。

授業で接する学生からは、細かいことを気にしすぎる、消極的、と感じることがあります。少数ですが、手抜きしすぎのしすぎではと思う学生もいるのが残念なところです。

 

先生の自己紹介をお願いしていただけますか？

学生時代はアルゴリズムを研究していて、紙と鉛筆で研究するスタイルでした。その後、協調フィルタリング、生物学のデータ処理を経て、大量の情報を処理するためのアルゴリズム開発および情報解析による知見の発見に取り組んでいます。

普段は研究のアイディア創出も兼ねて、スポーツ観戦や映画鑑賞を趣味にしております。ただ見ているだけで突然アイディアが思いつくことも、本当にあります。

どのようなスポーツや映画が好きですか？

スポーツは主に野球を見ることが多いのですが、アメリカンフットボールやバスケットボールも昔はよく見ていました。2023年にはバンテリンドームで日本ハムファイターズとの交流戦を見に行きました(フォースボークが決勝点という貴重な試合)。

映画については、あまりジャンルを問わずに観に行くのですが、アクション映画の他には予算の範囲内で色々な工夫が見られるコメディやホラーを観ることも多いです。

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

大量の情報を処理する手法開発および知見開発を専門分野にしています。面白いのは解析対象が多岐にわたることで、生物やウイルスに関する超真面目なデータから、スポーツやテーブルゲームといったエンターテインメントのデータまで扱っています。

研究室に配属された学生が興味を持っている分野をそのまま研究テーマに設定したこともあり、ライトノベルや音楽のデータを見つけて解析を行ったこともあります。

 

最近の研究テーマを教えてください。

最近は、アニメーションの原画である線画への自動彩色手法の開発、COVID-19ウイルスの自動判別手法の開発、実際のJリーグのデータを用いた知識発見手法の開発などに取り組んでいます。

アニメ原画への自動彩色手法については、別のキャラクターのカラー参考画像と線画を与えて、その線画を彩色したカラー画像を出力するニューラルネットワークを構築し、参考画像に近い彩色が行われていることが確認できました。

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか？

情報工学科の学生には不足しがちな、統計の知識を必要とする場面が多く、卒業後でも役に立つことになるかと思います。

また知識そのものもそうですが、学生自身で考えて研究を進めていく経験は、講義や実験での指示通り行動することとは根本的に異なります。卒業後でも必要となる試行錯誤や計画の微妙な修正といった経験ができます。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

私も本学に着任する前に他の大学で教育に従事してきましたが、本学部の学生はプログラミング能力が高い学生も多く、また思考能力もそこそこ高いという印象があります。

他にも、与えられた課題を何とかしてこなそうとする底力を感じることもあります。これが実は社会で最も必要な能力だったりします。一方で特にプレゼンテーションスキルについては、経験も浅く改善の余地があると考えています。

 

先生の自己紹介をしていただけますか？

群馬県出身です。大学で東京に出て、学部、修士、博士課程で計数工学という分野を学びました。聞き慣れないかもしませんが、物理や数学をベースに、情報、電気、システムなどの要素を加えた工学の分野です。

卒業後、理化学研究所に就職しました。この研究所は基本的にプロジェクト制で、数年間でプロジェクトを移動します。途中、1年間のフランス留学を挟みつつも理化学研究所にいたのですが、2015年に名城大学に転職してきました。

 

休日はどのように過ごしていますか。

自宅ベランダからの天体観測を楽しんでいます。望遠鏡の動きの制御や、CCDカメラで捉えた天体画像を何十枚も位置合わせして合成したり、Wavelet変換でノイズ除去をするなど、情報の知識がいろいろなところで役立っています。また、最近は趣味と実益を兼ねて、競技プログラミングに挑戦しています。

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

広く言えばセンサ情報処理を扱っています。センサはこの世界の状況をコンピュータで扱える情報として取り込むためのものです。センサがあることで実際の状況に対応した処理ができるようになるので「センサを制するものはシステムを制する」などと言われています。

私は、センサ情報を介護や福祉に活かす方法を研究しています。具体的には、介護・福祉機器やロボットにセンサを活かす方法を研究しています。

 

最近の研究テーマを教えてください。

現在中心的に取り組んでいる分野は、シート状の触覚センサをベッドに敷いて、その上に横になっている人の生体情報を取得する研究です。触覚センサからは圧力分布の時間経過の情報が得られます。

このセンサ出力には体の活動のいろいろな影響が含まれますが、信号処理、パターン処理などを行うことで、呼吸数、心拍数やその時間変動、寝姿勢、寝返りの情報が得られます。さらに、呼吸数や心拍数の時間変動から、ストレス状態などもわかります。

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか？

大学で一番身につけるべきことは、課題解決、論理的思考、状況判断、新しい知識習得などを行うための知的な基礎体力だと思います。

授業や卒業研究はこのような能力を身につけるための例題であって、大学で学んだ知識や技術が役に立つこともありますが、それよりも卒業後に直接役立つのは、就いた仕事の分野特有の知識です。また、このような知識は年々更新すべきものです。大学では、卒業後の学びをスムーズに行うための基礎作りと捉えるのが良いと思います。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

いろいろな人がいますが、全体的な印象としては、課題にしっかりと取り組む堅実な学生が多いと感じています。

 

先生の自己紹介をしていただけますか？

生まれてから学校・仕事すべて名古屋で過ごしています。電気系の大学・大学院で学んだ後、名城大学と縁があり大学教員になれました。途中外に出る機会はあったと思うのですが、名古屋の引力の方が強かった。土地に縁があると思っています。

仕事柄出張が多くその影響で旅行が好きです。定番の観光地から、(試合をしていなくても)スタジアムめぐりなどを楽しんでいます。あと、学生時代クイズを嗜んでいましたが、昨今のクイズブームに驚いています。

 

 

先生の専門分野とその面白さを教えてください。

今の専門は大きく分けて二つです。一つ目は学生の頃から続けている「システム制御工学」。現象の規則を数学を使って理解し、目的を達成する仕組みを設計する学問です。もう一つは趣味のスポーツ観戦を延長させた「スポーツデータアナリティクス」。

スポーツの計測データからチームや選手の実力評価、ランキング作成などを行っています。どちらも数学とコンピュータを使って現実をより明確に理解できることが面白さですね。

 

最近の研究テーマを教えてください。

スポーツの様々なランキングを、公開されているデータから作成しています。勝敗や得失点から実力ランキングを作るとそれを勝敗予測にも活用できるようになります。ここしばらくはオリンピックや複数の競技で継続的に予測を公開しています。

また、試合中の細かな記録に基づき、チームスポーツでの個人ごとの貢献の定量化（具体的な数値で表すこと）にも取り組んでいます。

 

学んだことや身につけたスキルは、卒業後にどのように役立つのでしょうか？

数学的な法則や根拠を学ぶことで、現実の解釈が豊かになります。見た目の相違にとらわれず、背後にある法則の類似性に着目できるようになると世界に対する解像度がぐんと細かくなるはずです。

また、きれいな法則がある現象（物理など）と、そうでもないもの（社会システムなど）の区別ができ、それらへの異なる対処法がわかるようになることは今後の人生の指針になると思います。

 

名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

入学のためには受験にそれなりの準備が必要な学部ですので、勉強してきた量はある程度の水準を満たしている学生が多い、という印象です。

大学では高校までの勉強を「使う」のですが、そこに対する意識の切り替えは個人差が大きいようですね。大学生活を自分自身をより良いほうに変えるために活用してほしいと思います。

 

 

先生の自己紹介をしていただけますか？

学部は数学科、大学院は物理情報システム専攻の出身です。豊田中央研究所（トヨタグループの研究所）でニューラルネットワークや色彩情報処理の研究に12年間携わった後に大学教員になりました。

研究でも私生活でもタイやシンガポールを頻繁に往復しているので、情報工学部の海外研修の企画・引率も担当しています。名古屋は小中高校生活を送った地元です。学生時代は体育会ホッケー部、企業時代はスキー部、最近はゴルフや自転車、と体を動かすのが好きです。

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先生の専門分野とその面白さを教えてください。

専門は、人間の感覚や感性をモノづくりに活かす「感性工学」です。扱う対象は、クルマ、家電、照明、通信デバイス、Webサイト、化粧品、農作物、街の景観、スマートシティなど多様で、企業や自治体など学外の組織と共同で進める研究が多いです。

研究室側が有する感性計量化・分析・設計の技術（シーズ）と、学外の社会課題（ニーズ）とがうまく結びついて、共通の目標を協働して成し遂げた時、大きな醍醐味とやりがいを感じる分野です。

 

 

最近の研究テーマを教えてください。

自動車部品メーカとは、車室内の照明空間における感情の変化をVRゴーグルを使って調べる研究、材料メーカとは、多層クラッド鋼によるダマスカス模様の包丁に新たな感性価値を付加する研究などに取り組んでいます。

 

 

愛知県農業総合試験場とは、特徴的な肌色の表面色を持つ名古屋コーチンの卵の色彩を測定した時に魅力スコアを視覚的に示すシステムを開発中です。感性の中では捉えるのが難しいとされる「美」を定量化・モデリングする研究にも取り組んでいます。

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大学で学んだ専門分野や身につけたスキルは、卒業後にどのように役にたつのでしょうか？

4年生以降の研究活動では、エンジニアとして社会生活で必要となる一連のプロセス（従来研究の調査、仮説の立案、実験の企画、方法の選定、結果の科学的な分析や考察、報告の執筆、スケジュールや予算の管理など）を経験します。

情報共有やディスカッションを繰り返しながら、道なき道を切り開くのは容易ではありませんが、学外の研究者と繋がりながら、役割を決めてグループで成し遂げる経験は、どの分野の社会でも即戦力となります。

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名城大学情報工学部の学生たちの印象を教えてください。

控えめでおとなしく、余分なことを言わず、衝突を避ける傾向を持った人が多い印象があります。従来型の日本のサラリーマンエンジニアとしては望まれるタイプで、重宝されるでしょう。

ただ、今後の不透明で混沌とした時代や、国際社会との連携などを考えると、求められるのはおそらく、自分の考えや意志をもち、臆することなく前に出て、自己表現できる人材です。学生時代に存分にトレーニングを重ねて、姿勢を身につけてほしいです。

 

情報工学は道具であり、社会課題と結びついて初めて世の中の役に立ちます。そのため、「グローバルゼミナール」では海外研修を企画・引率し、日本で暮らしていると気づきにくい衝撃的な価値観や考え方に触れ、多様な社会課題を知り、自分が住む世界の立ち位置を振り返る機会を提供しています。海外研修は2015年から継続していて、多くのグローバルエンジニアが巣立っています。