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授業科目
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最終更新日：2026年4月20日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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経済史研究の課題と方法
本講義は、企業の経済史や産業史に関する最近の研究をサーベイし、その新動向を探ることを目的とする。本講義の前半は文献の講読による研究動向の把握、後半は受講者による研究論文の発表とそれをめぐる議論を中心に授業をすすめる。その際、研究報告や論文の内容について、互いに有益なコメントを寄せ、建設的な議論ができるよう心がけたい。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
291416-08
GEC-EC6417S1
経済史研究の課題と方法
中村 尚史
水曜4限
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システム創成学研究中間発表
修士論文の中間発表を実施し、修士論文研究の進捗を審査する。事前に発表要旨・発表資料を提出し、当日は発表および質疑応答を行う。
Interim presentations in Systems Innovation are held to assess the progress of master‘s thesis research. Students must submit an abstract and presentation materials, and then give their presentation on the day.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3736-058-1
GEN-SI6s68Z2
システム創成学研究中間発表
各教員
集中
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システム創成学研究中間発表
修士論文の中間発表を実施し、修士論文研究の進捗を審査する。事前に発表要旨・発表資料を提出し、当日は発表および質疑応答を行う。
Interim presentations in Systems Innovation are held to assess the progress of master‘s thesis research. Students must submit an abstract and presentation materials, and then give their presentation on the day.
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
3736-058-2
GEN-SI6s68Z2
システム創成学研究中間発表
各教員
集中
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大規模言語モデルによる人文学研究の方法と課題
大規模言語モデル（LLM）は、単なる情報の検索・出力ツールを超え、人文学における文献読解・分析・記述のプロセスを根底から変容させる新たな知的基盤となりつつあります。本講義では、LLMの特性を人文学の立場から批判的に理解した上で、自身の専門領域（哲学、歴史、文学等）における固有の問いを、AIとの協働によっていかに深化・拡張し得るかを様々なツール・アプリケーションを用いながら実践的に探究します。
講義ではとりわけ文献学を対象とし、LLMの出力の質と信頼性に大きな影響を与えるデータ構造化や検索拡張生成（RAG）等の手法に焦点を当てます。最終的には受講生自らが、自らの研究分野のメソドロジーを活かし、研究目的に特化したAIシステムのプロトタイプを構想・構築することを目指します。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
21269014
GHS-XX6A01L1
大規模言語モデルによる人文学研究の方法と課題
田中 一孝
金曜4限
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形状モデリングと可視化
計算機支援（Computer-Aided）によるものづくり技術としてCAD（Computer-Aided Design）、CAM（Computer-Aided Manufacturing）、CAT（Computer-Aided Testing）、CAE（Computer-Aided Engineering）について学習する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-SI3803L1
FEN-SI3803L1
形状モデリングと可視化
長井 超慧
木曜1限
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微分方程式の解法と可視化
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
FEN-SI3d05L1
FEN-SI3d05L1
微分方程式の解法と可視化
酒井 幹夫
月曜3限、月曜4限
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発表ゼミ
倫理学の諸問題について、出席者が担当回に発表し、全員で討論することによって、発表と討論の基本的な技術を身につけるとともに、古今東西の倫理学・倫理思想についての幅広い知見を身につける。
なお、詳細は初回の授業で伝達する。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
21260504
GHS-GC6E01L1
発表ゼミ
板東 洋介
木曜5限
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データサイエンスII（課題の発見と解決）
この世界は，あなたが想うより少し複雑で，データが語るよりずっと奥深い。
私たちの社会には，かつてないほど多くのデータが溢れています。検索すれば即座に答えが見つかり，おすすめ欄は欲しいものを先回りし，あなたの発した意見は数万人からの共感を得る------。まるで，世界がすべて可視化されたかのような感覚を覚えます。しかし，手元のデバイスに映るそのデータは，本当に世界のすべてを「ありのまま」に映し出しているのでしょうか？見えているデータだけを過信し，その背後にある「見えない構造」への想像力を手放したとき，私たちは思わぬ落とし穴に足をとられることになります。
しかし，私たちはこの不完全なデータを頼りに，紛争，貧困，ジェンダー不平等といった現実の複雑な課題に立ち向かわなければなりません。あるいは，組織戦略，マーケティング，商品開発といったビジネス上の重要な意思決定を行わなければなりません。では，どうすれば一部のデータから，社会やビジネスの課題の全体像を正しく捉え，より良い解決策を導き出せるのでしょうか？
そのための統一的かつ汎用的な推論の枠組みが，統計学およびデータサイエンスです。本授業では，現実世界における課題発見とその解決のために，既存の知識と新たなデータから論理的に結論を導く方法として，統計学およびデータサイエンスを学習します。
この授業の目標は，現実世界の課題発見と解決策の評価を，データに基づいて実践するためのリサーチデザインを習得することです。さらに，その分析プロセスと結果を，不確実な状況下での意思決定における「共通言語」として活用する力を養います。具体的には，以下の2つの能力の獲得を目指します。
1. リサーチデザインの習得
現実の社会的課題を，データ分析可能な形に落とし込み，論理的な結論を導くためには，以下の3つのステップを一貫させる必要があります。この授業では，これらを統合的にデザインする力を身につけます。
問いのデザイン：抽象的な課題を，データで検証可能な具体的な問いへと翻訳する。
データ収集デザイン：問いに答えるために必要なデータを特定し，適切な調査対象や比較対象，データ収集の方法を含めた収集プロセスを設計する。
分析デザイン：収集したデータに対し，目的に応じた適切な統計手法を決定し，課題の発見や解決策の効果検証を行うための分析枠組みを決定する。
2. 共通言語としてのデータサイエンスの実践
分析結果を他者との合意形成を図るための根拠として使う力を養います。解釈の前提とその限界（何が言えて，何が言えないか）を理解し，それを他者に提示して説得するスキルを身につけます。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
25-304-010
GLP-LP6301L1
データサイエンスII（課題の発見と解決）
勝又 裕斗
金曜3限
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特別講義 データサイエンスII（課題の発見と解決）
この世界は，あなたが想うより少し複雑で，データが語るよりずっと奥深い。
私たちの社会には，かつてないほど多くのデータが溢れています。検索すれば即座に答えが見つかり，おすすめ欄は欲しいものを先回りし，あなたの発した意見は数万人からの共感を得る------。まるで，世界がすべて可視化されたかのような感覚を覚えます。しかし，手元のデバイスに映るそのデータは，本当に世界のすべてを「ありのまま」に映し出しているのでしょうか？見えているデータだけを過信し，その背後にある「見えない構造」への想像力を手放したとき，私たちは思わぬ落とし穴に足をとられることになります。
しかし，私たちはこの不完全なデータを頼りに，紛争，貧困，ジェンダー不平等といった現実の複雑な課題に立ち向かわなければなりません。あるいは，組織戦略，マーケティング，商品開発といったビジネス上の重要な意思決定を行わなければなりません。では，どうすれば一部のデータから，社会やビジネスの課題の全体像を正しく捉え，より良い解決策を導き出せるのでしょうか？
そのための統一的かつ汎用的な推論の枠組みが，統計学およびデータサイエンスです。本授業では，現実世界における課題発見とその解決のために，既存の知識と新たなデータから論理的に結論を導く方法として，統計学およびデータサイエンスを学習します。
この授業の目標は，現実世界の課題発見と解決策の評価を，データに基づいて実践するためのリサーチデザインを習得することです。さらに，その分析プロセスと結果を，不確実な状況下での意思決定における「共通言語」として活用する力を養います。具体的には，以下の2つの能力の獲得を目指します。
1. リサーチデザインの習得
現実の社会的課題を，データ分析可能な形に落とし込み，論理的な結論を導くためには，以下の3つのステップを一貫させる必要があります。この授業では，これらを統合的にデザインする力を身につけます。
問いのデザイン：抽象的な課題を，データで検証可能な具体的な問いへと翻訳する。
データ収集デザイン：問いに答えるために必要なデータを特定し，適切な調査対象や比較対象，データ収集の方法を含めた収集プロセスを設計する。
分析デザイン：収集したデータに対し，目的に応じた適切な統計手法を決定し，課題の発見や解決策の効果検証を行うための分析枠組みを決定する。
2. 共通言語としてのデータサイエンスの実践
分析結果を他者との合意形成を図るための根拠として使う力を養います。解釈の前提とその限界（何が言えて，何が言えないか）を理解し，それを他者に提示して説得するスキルを身につけます。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
0126979
特別講義 データサイエンスII（課題の発見と解決）
勝又 裕斗
金曜3限
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応用コンピュータ・グラフィックス論
Computer graphics is a technology for representing the geometry, appearance, and movement of objects. This course is an introduction to the techniques generally seen in computer graphics. The aim of the course is to get familiar with applied mathematics, such as linear algebra, vector analysis, partial differential equations, numerical analysis, and optimization, through the topics in computer graphics. There are Rust/Python/Unity programming assignments to acquire research-oriented graphics programming skills.
Topics:
- affine transformation & homography
- optimization
- parametric curves & surfaces
- variational mesh deformation
- differentiable rendering
- volume rendering
- 3D Gaussian splatting
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4860-1084
GIF-CI5509L3
応用コンピュータ・グラフィックス論
梅谷 信行
月曜2限
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