先輩の学び

コースの組み合わせ

データサイエンスコース

スポーツ選手の育成方法や
チームの戦略を分析

さまざまなデータを解析できれば、アスリートのサポートも夢じゃない。

「失敗してもいい、やりたいことをやろう」。1年次の冬に参加した海外サイエンスキャンプの講演で聞いたその言葉が、私の心を動かしました。
帰国後、自分が好きだったスポーツに関わる学びを求めて、元々選んでいた2つのコースから「データサイエンスコース」へ変更。学びの基礎であるデータ解析を応用すれば、スポーツ選手の育成方法やチームの戦略を導くことも可能になります。それはもう考えただけでワクワクして。
コースではAIの人工知能やディープラーニングなど、いわゆるビッグデータを解析するノウハウや、技術を学びます。今後はビジネスやスポーツなど色々なジャンルに応用もできるし、好きなことを突き詰める高揚感もある。
入学当初は将来の目標もなく、この学部で何を学べばいいのか迷った時期もありましたが、10のコースが用意されていることで、自分が学びたい道筋を見つけることができました。途中でコースを変更することも可能なので、興味のあるものはとりあえず覗いてみるのも一つの手です。
私の場合は、あえてコースを一つに絞ったことで、この分野の奥深さが実感でき、「データサイエンティ

情報理工学部 情報理工学科 2年次
須山 瑠万さん

※掲載内容は取材当時のものです。

コースの組み合わせ

脳科学コース+メディア処理技術コース

人間+機械の発信・受信の仕組み

「情報技術」と「芸術」をむすび、今までにない表現を見つけたい。

中学生の時、地元の山に映し出された巨大なプロジェクションマッピングに心を奪われました。
情報技術と芸術をむすびつけ、今までにない表現を見つけたい。情報理工学部への進学を決めたのはそんな思いがあったからです。
私が選択した2つのコースは、メディアの発信(=メディア処理技術)と、人間の受け取り方(=脳科学)を探るもの。
例えば両コースに共通する科目「ヒューマンインタフェース」という授業は、スマホや自動販売機などの最適な画面表示や操作誘導の事例を学んでいます。
「0と1のマシン語で動く機械と、人間の感情はどこまで近づけるのか」。卒業までにその答えとなる研究に取り組みたいと思います。
最先端といわれる今の情報技術は、昔開発された技術が発展してきたものです。常に新しい技術にアンテナを張りながらも、「情報とは何か」という基礎をしっかり学んでおく。
そうすれば、新しい技術が登場したときもきちんと理解することができるはずです。1年次はそのための準備期間だったのだと、今振り返ると思います。

情報理工学部 情報理工学科 1年次
執行 亜美さん

※掲載内容は取材当時のものです。

コースの組み合わせ

データサイエンス コース+メディア処理技術コース

デジタル+アナログの情報提案技術

学ぶほどに感じられる、人と情報をつなぐ無限の可能性。

「カッコいい」「かわいい」という感覚は人によって違います。そんな人が物に対して持つ感情や印象を解析し、数値化して、デザインや商品に反映するのが感性工学です。アナログな人間の感じ方を、ITで明らかにすることに何より面白さを感じ、探究してみたいと思いました。
今はデータサイエンスとメディア処理技術のコースで学んでいます。データサイエンスコースは数理的知識が中心。機械学習やビッグデータ解析技術の基礎を学ぶコースです。メディア処理技術コースは、音声や画像データの処理といった基礎技術から、VRやARの応用技術を学ぶコースです。スポーツやエンターテイメントなど、その技術は身近な分野でも注目されています。
私が興味を持っているのは、人にフォーカスした研究です。感性工学もメディア処理技術も、情報技術をどんな形で提供するか、いわば人と情報をつなぐ役割を持つ研究だと思うんです。データを分析して、人にとって心地いいものや楽しいものを提案する。そこに魅力を感じています。
例えば、私が中学生の頃に憧れたブライダルプランナー。IT技術を活用すれば、式を挙げる2人の好みに沿った、より最適なプランを提案することも可能になるのでは、と考えています。一見、情報技術とは無関係に思える分野でも、実はさまざまな技術が応用できる。デジタルとアナログが結び付く先には、今までにない面白い未来が広がっている気がします。

情報理工学部 情報理工学科 2年次
佐藤 麗奈さん

※掲載内容は取材当時のものです。

コースの組み合わせ

データサイエンスコース+脳科学コース
+メディア処理技術コース

計測+生体情報+メディア活用の道筋

「生体情報」をキャッチし、ゲームや医療に生かしたい。

高校の頃にゲームやVR(仮想現実)の世界に憧れて。情報理工学部では3つのコースを組み合わせて学んでいます。特に3年次から取り組んでいるのは「筋電」といって、人の筋肉が動くときに発生する電流を計測し、その生体情報を応用する技術です。例えば、自分の指を動かすとゲーム内のキャラクターはどんな動きをするか? といった研究をしてきました。
さらに筋電だけにとどまらず、今後は背骨の神経活動を読み取る技術も修得したいと考えています。この研究が進めば、下半身が動かなくなってしまった人でも再び足を動かせるようになるかもしれない。ゲームの世界だけでなく、医療の現場でも生かすことが可能になります。
3つのコースを選んだのは、メインで学びたい脳科学コースをより深く掘り下げるためです。メディア処理技術コースは、音や電波の波形を周波数などに変換する知識を学べます。筋電だと電位が高い人しか波形のデータが取れませんが、そこに存在する周期性を探ることで周波数の推測ができるようになります。一方で、データサイエンスコースは、膨大なデータを集めて分析する力を身に付けるため。筋電による生体情報から得られるものはわずかな情報に限られますが、多くの波形データを参考にすることで補うことができます。
「今までにない分野」は「今ある分野」を組み合わせて生み出す。これがコースを組み合わせる学びの真骨頂ではないでしょうか。

情報理工学部 情報理工学科 3年次
福岡 凜さん

※掲載内容は取材当時のものです。

コースの組み合わせ

データサイエンスコース+組込みシステムココース
メディア処理技術コース

自動運転技術におけるシステム構築の基礎

情報技術で実現したい夢が全てかなえられる環境がここにある。

子どもの頃から興味があった自動車の世界。
今はその憧れの世界へ、一歩ずつ近づいている手応えを学びの中で感じているところです。
入学してすぐ履修する「情報理工学概論」では、学部の学びの体系である10コースそれぞれの特徴や、組み合わせの例も紹介してくれます。例えば「自動運転技術のシステム」であれば、メディア処理技術コースとデータサイエンスコースを組み合わせた学びの先にある——とか。自分にぴったりとハマる学びを見つけた瞬間に、勉強が格段に楽しくなりました。
2年次の今は「機械学習入門」など多くの分野に活用できるAI技術の基礎知識を学んでいます。
メディア処理技術に関しては、3年次から科目を履修する予定。人とIT技術の橋渡しとなるインタフェースのデザインを学んでいきます。そもそも車の自動運転技術とは、自動車という鉄の塊を人間が手を触れずに動かしていくこと。それがなんだか魔法みたいで、ロマンを感じています。「高度に発達した科学は、魔法と見分けがつかない」といいますが、自分もいつかこの手で魔法をつくれたらなと思っています。
コースを組み合わせて学びを深めれば、たぶん人が想像できることなら何でもできる。メディア処理技術もデータサイエンスも、掛け合わせれば革命的な技術に化ける可能性を秘めています。入学当初に抱いた期待以上のワクワクした学びが今、目の前に広がっています。

情報理工学部 情報理工学科 2年次
坂本 唯斗さん

※掲載内容は取材当時のものです。

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