2016 年 4 月 東京理科大学 工学部 情報工学科 Guide Book 2017 開設 Tokyo University of Science Faculty of Engineering Department of Information and Computer Technology キャンパスライフ 図書館 キャンパスモール 図書館へと続く全長 250mのキャンパスモールは、講義棟、研究棟などすべ 4 年 間 の 学 び 舎・ 飾キャンパス 4 工学部 情報工学科の学生は2013 年 4月 に開設した 8 書館へと続く全長 250mのキャンパスモー 1 研究棟 2 講義棟 講義棟、研究機能の拠点である研究棟、 3 管理棟 4 図書館 管理棟、図書館、体育館、実験棟がゆっ 5 〒125-8585 東京都 飾区新宿6-3-1 TEL.03-5876-1717（代） 図書館内にあり、600 名を収容可能。学会、講演会、演奏会等、さまざまな ついて思索できる黙考書院も設けられています。 場面で活用されています。 5 型キャンパス” として整備されています。図 JR 常磐 線（東 京メトロ千代田線） 「 金町」駅／ 京成金 町線「京 成金 町」駅下車 、徒 歩 8 分 大ホール 約 8 万冊という豊富な蔵書を誇ります。ゆとりある自習スペースや、研究などに 7 2 し、先端融合分野を研究する “学園パーク アクセス 図書館内観 3 のキャンパスはキャンパスアメニティが充実 たりとレイアウトされています。 飾区・未来わくわく館も併設されており、 地域に開放された文化施設の役割を果たしています。 1 飾キャンパスで学びます。こ ルを中心に、教室やコンピュータ室がある 飾キャンパスのシンボルです。 ての施設につながる 飾キャンパスのメインストリートです。 7 6 6 第一実験棟／第二実験棟 体育館 8 温室 体育館 食堂 メインアリーナ、サブアリーナからなる体育館にはトレーニングルームも設置さ キャンパスモールに面した管理棟の 1 、2 階にあります。1,000 席あり、学生 れており、2 ∼ 6 階にはクラブ・サークルの部室があります。 たちの交流の場にもなっています。 東京駅 JR山手線［約17分］ 西日暮里駅 東京メトロ千代田線：JR常磐線直通［約16分］ 金町駅 新宿駅 JR山手線［約20分］ 西日暮里駅 東京メトロ千代田線：JR常磐線直通［約16分］ 金町駅 新松戸駅 金町駅 千葉駅 横浜駅 JR総武線［約30分］ JR東海道線［約32分］ 西船橋駅 東京駅 JR武蔵野線［約25分］ JR山手線［約17分］ 西日暮里駅 JR常磐線［約15分］ 東京メトロ千代田線：JR常磐線直通［約16分］ 金町駅 工学部 情報工学科 学科オリジナルホームページ http://www.ms.kagu.tus.ac.jp ［ 入学試験に関するお問い合わせ ］ 入試センター 0120-188-139 www.tus.ac.jp 世界を動かす情報に どう挑むか。 未来へつながる情報を どう生かすか。 2 Department of Information and Computer Technology Guide Book 2017 2 016 年 4 月 情 見たことのない世界と未来を 独 創的な情報 工学が描き出す。 現代社会は、情報によって支えられています。 通学、勉強、買い物 … 皆さんの日常で、情報技術と無縁な場面はたぶんないでしょう。 しかも世界で生み出される情報量は年々増加し、未活用の情報であふれています。 もしこれらを生かすことができれば、もたらされる効果ははかりしれません。 2016 年 4 月に誕生した東京理科大学 工学部 情報工学科は、 報 工学 科 始 動 。 「ソフトウェア」「ネットワーク」「数理」を基礎に、 それらを融合させた独創的な学びを用意しています。 育てたいのは、情報の力で社会や世界、未来を変えていける、創造的な人物。 誰も見たことのない VISION を現実にする扉が、開かれています。 Contents 学科概要 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 カリキュラム . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 学びの 4 領域 ソーシャルデザイン系 . . . . . . . . 6 データサイエンス系 . . . . . . . . . 7 ソフトウェアデザイン系 . . . . . . . 8 インテリジェントシステム系 . . . . 9 研究室紹介／入試情報 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 学費・奨学金 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Introduction 3 東 京理科大学の 情報工学の進歩により、コンピュータの性能や通信品質、情報処理技術が大きく向上する一方、 情報 工学 科で これからの情報工学に求められるのは、これまでの研究をベースに、 学べること 東京理科大学 工学部 情報工学科が育てるのは、情報技術に関する幅広い基礎力を身につけ、数理的な手法を応用し、 大量の情報に対応できる新しい情報処理技術の開発や、ネットワークの安全性向上など新たな課題も生まれてきています。 ネットワーク技術とソフトウェア技術を融合させ、独創的な情報活用の方法を模索・提案していくこと、です。 人間活動を支援する安心安全な情報システムを創り出せる人材です。 社会のさまざまな問題を解決し、快適・安全・進歩を世界に届ける情報のプロフェッショナルたちを送り出していく。 そのために「情報を生かして未来のしくみをデザインする」力を培っていくのが、新しい情報工学科の学びです。 学びのイメージ ［主な分野］ • 情報メディア • ヒューマンコミュニケーション ソーシャルデザイン データサイエンス 社会工学的観点からシステム を見直し、問題解決のための 情報数理および統計学を習得 し、データを科学的に処理し、 ソーシャルシステムを構築する。 ［主な分野］ • 情報ネットワーク • アルゴリズム • 最適化 学びの特 徴 01 ソフトウェアデザイン ソフトウェア ネットワーク 数理 さまざまなシステムに応用する。 インテリジェントシステム 高度なセキュリティを備えた情 報ネットワークの高性能化・高 人間の知能と情報学的観点か らシステムを見直し、 人にやさし 機能化の実現を目指す。 い情報処理技術を開発する。 1・2 年次は数学・物理および情報工学の基礎を学び、問題の対象を数理的・物理的に把 握する力を身につけ、ソフトウェア、ネットワーク、数理といった情報工学を学ぶ上での 基礎力を充実させます。 02 3 年次は、相互に密接につながっている「ソーシャルデザイン」、 「データサイエンス」、 「ソ フトウェアデザイン」、「インテリジェントシステム」の 4 つの専門応用領域を全員がバ ランスよく学修します。 03 04 PBL（課題解決型学習）やアクティブラーニング（能動的学修）、ディスカッション等の 双方向の演習や実験を重視します。 4 年次は 1 年間研究室に所属し、卒業研究に取り組みます。未知の問題に取り組む卒業研 究では課題解決能力を養うとともに、コミュニケーション力やチームワーク等の社会的能 力を高めます。 05 4 Department of Information and Computer Technology Guide Book 2017 グローバル化する社会で通用する外国語能力と国際的視野を身につけるため、外国語教育 にも力を入れています。3 年後期と 4 年前期には技術英語の科目が用意されています。 ［ 主な 分野 ］ • バイオインフォマティクス • データマイニング • ビッグデータ ［ 主な 分野 ］ • 人工知能 • 脳神経科学 • コンピュータビジョン • ハイパフォーマンスコンピューティング カリキュラム 必修科目 選択科目 1 年 次 2 年次 3 年次 4 年次 卒業 研究について ソーシャルデザイン系 情報工 学を学ぶ 基礎力 を養 う 情 報工 学の 土台 づく り を 行 う 専門領域を総合的に学ぶ 卒業研究で独創性を身につける 数学、物理学、情報工学概論、計算機工学など、 情報工学実験、応用数学、論理回路、データ構造 情報工学技術者として必要な知識と能力を養うた 各研究室に所属し、卒業研究に取り組みます。こ 課題に取り組みます。広く情報技術を応用し、教育、流通、医療・ 情報工学を学ぶ基礎となる科目を履修し、かつ技 とアルゴリズムなど、情報工学を学ぶ土台となる め、各領域ごとに、より専門的な科目を学びます。 れまでにない視点で物事を捉える力と、自分の 健康、災害対策などのシステムをデザインするとともに、これら 術者倫理、キャリアデザインなど技術者の基本と 力を養います。 行ったことを他人に伝える力を養い、独創的で新 に伴う新たなビジネスモデルを創出することが主なテーマです。 規性のある研究、 提案を行うことを目標とします。 なる科目を幅広く履修します。 微分積分 1 微分積分 2 線形代数 1 線形代数 2 物理学 1 物理学 2 離散数学及び演習 計算機工学 情報工学概論 情報処理演習 キャリアデザイン プログラミング工学 プログラミング演習 1 技術者倫理 工学基礎実験 数学演習 1 数学演習 2 応用数学 A 及び演習 応用数学 B 及び演習 確率統計 1 論理回路 プログラミング演習 2 情報工学実験 1 計算理論及び演習 データ構造と アルゴリズム 情報工学実験 2 電気電子回路 確率統計 2 情報理論 オブジェクト指向開発 ネットワークデザイン 数理計画法 ソー シャルデザイン系 計算機 アーキテクチャ オペレーティング システム 情報工学実験 3 応用情報工学演習 数値計算 モデリング理論 信号処理 ディジタル通信 コンパイラ 卒業研究 技術英語 2 データベース 技術英語 1 インテリジェントシステム系 データサイエンス系 さまざまな現象を理解するために情報を収集・分析します。その ために統計的手法や数理解析の手法を駆使し、データ量が飛躍的 に大きいビッグデータを科学的に処理し、モデルを構築してさま 浜田研究室／塩濱研究室／寒水研究室 線形システム論 オペレーションズ リサーチ ソーシャルデザイン 教育システムデザイン 多変量解析 時系列解析 ヒューマン インタフェース 情報セキュリティ ソフトウェア工学 メディアデザイン ネットワーク コンピューティング 化・高機能化の実現を目指します。新しい分散処理、クラウド技 術などを提案することが主なテーマです。 八嶋研究室／池辺研究室／藤沢研究室 インテリジェントシステム系 人間の活動を真に支援するために、人間の知的特性を分析・把握 し、システムデザインを行います。学習機能を有するロボットや 人間の生体情報を考慮した信号処理技術、メディア技術の高度化 シミュレーション論 画像処理 音声・音響処理 人工知能論 生体情報工学 予想される進 路 ソフトウェアデザイン系 ユビキタス社会の実現など、多様な情報化社会を支える基盤技術 として、高度なセキュリティを備えた情報ネットワークの高性能 パターン認識 データマイニング 医薬統計 ソフトウェアデザイン系 赤倉研究室／谷口研究室／宮部研究室 ざまなシステムに応用していくことが主なテーマです。 知的財産法 データサイエンス系 ソーシャルデザイン（社会設計）的な立場で、現代の解決すべき と新技術の創出が主なテーマです。 池口研究室／太原研究室／藤井・立川研究室／古川研究室 ／渡邉研究室 情報工学科は新設のため、就職先の実績はありませんが、参考として、経営工学科の実績を掲載します。 情報工学科で学んだ学生は、情報系企業をはじめ、運輸、メーカ、金融や保険などの 幅広い業種での活躍が予想されます。さらに学びを深めるために大学院へ進学する学生も、多数にのぼるでしょう。 2 0 15 年 度 経 営工 学 科 の主な就 職 先（ 大 学 院 生 含 む） アクセンチュア、ANA、アフラック、伊藤忠テクノソリューションズ、AGS、エスアールディ、SCSK、NEC、NEC ネッツエスアイ、NTT デー ［ ソーシャルデザイン系 ］ ヒューマンコミュニケーション能力を生かし情報系企業、金融、保険、運輸、マスコミ関連企業など。 タ、NTT コミュニケーションズ、NTT コムウェア、NTT 東日本、オープンハウス、オリエンタルランド、花王、兼松、ギークリー、キ ［ データサイエンス系 ］ グループ本社、中央コンピュータシステム、中外製薬、東芝、東陽テクニカ、ドコモ・システムズ、日興システムソリューションズ、日本 情報系企業、統計的知識を生かせる製薬企業、金融系企業でのデータアナリストなど。 ［ ソフトウェアデザイン系 ］ 情報系企業、電気電子企業、電力系企業など。 ［ インテリジェントシステム系 ］ ヤノン、KDDI、KSK、コロプラ、コンシスト、JR システム、JSOL、JAL、スパイスボックス、西武信用金庫、ソフトバンク、大和証券 通運、日本 IBM、日本オプロ、日本総合研究所、日本たばこ産業、日本ヒューレット・パッカード、日本プロセス、日本マイクロソフト、 農中情報システム、野村総合研究所、パナソニック システムネットワークス、日立製作所、日立ソリューションズ、富士通システムズ・ イースト、富士電機 IT センター、ベネフィット・ワン、ホンダ、マツダ、みずほ情報総研、三井住友銀行、三菱東京 UFJ 銀行、村田製作所、 ユニシステム、リコー、両備システムズ、レバレジーズ、東京都職員 など 情報系企業、ネットワーク事業を展開している企業など。 学 科概 要／ カリ キュラ ム 5 教員メッセージ ソーシャルデザイン系 利用者がより安 全で便利に使える 支援システムを設計し、社会の 問題解決に挑む 今や家電製品をはじめ、身の回りのあらゆるものがコンピュータ化されています。 しかし、どんなに情報技術が発展しようとも、主役は使い手である“人”です。 利用者の行動を予測し、便利で安全なサービスや仕組みを考 単に機器を制御するだけでなく、人にやさしく、誰もが安全で便利に使える社会システムを構築し、 えるのがソーシャルデザインです。昨今、しばしば情報漏えいの 人のコミュニケーションを支援するのがソーシャルデザインの目指すところ。 問題がニュースになります。世の中には複雑なパスワードの入力 教育、流通、医療・健康、高齢者支援、災害対策など、社会が抱える、あらゆる問題が研究対象となります。 を難しく感じる利用者は少なくありません。しかし、それでも情 報機器を活用して遠く離れた人と話をしたいなど、さまざまな要 求があるのも事実です。指紋採取などの不快感を与えないで、面 倒さをなくし、利用者を正確に認識し、安全であらゆる人が恩恵 を受けられるシステムを考えるのは、大切な研究テーマとなりま す。また、子どもの学習データを活用した個々のレベルに合わせ た教材の提供や、匠の技のデジタル・アーカイブ化による技術伝 承の支援に取り組むこともできます。このように、よりよい社会 づくりをサポートするシステムを設計し、社会のさまざまな問題 解決に挑むことが今後ますます重要になってきます。 赤倉 貴子 Student’ s Vo i c e 中村 修 也 さん 工学研究科 経営工学専攻 修士課程 2 年 東京都立大泉高等学校出身 6 データに基づいた課題解決策を提案し、人を喜ばせたい FOCUS 教授 e-Testing の運用を助ける認証システム 学習意欲の低い生徒ばかりだと、先生の満足感が低くなり、授業の質が低下 コンピュータテスティング（ e-Testing ）では、受験者 するが、逆に生徒が高い意欲を示せば、先生もやる気が出て授業に活気が生ま が本人であることを確認する必要があります。赤倉研 れてくるのではないか。そうだとすれば、生徒の学習意欲を可視化できないか 究室ではペンの角度や筆跡、筆圧による認証システム と考え、卒業研究では学校の先生にアンケート調査を行い、分析しました。し の開発に取り組んでいます。本人認証は、不快感を与 かし、データは片っ端から分析すればいいわけではありません。目的に合わせ えたり、手間のかかる手法だと協力を得られません て重要だと考えられる情報を抽出し、数理的・客観的な分析結果を提示する必 が、普通の動作から自然に認証用のデータが取得でき 要があり、その力が身につくのが情報工学だと思います。今は教育に特化した れば、その点を解消でき、安全性の高いシステムの構 テーマに取り組んでいますが、将来は、どの分野に進んでもデータに基づいて 築が可能になります。ちなみに筆記による認証の精度 問題を解決するための提案を行い、人を喜ばせる仕事をしたいと考えています。 は高く、約 90％となっています。 Department of Information and Computer Technology Guide Book 2017 データサイエンス系 インターネットやスマートフォンを通じて、誰もが瞬時に大量のデータを収集できる時代を迎えました。 しかし、情報を収集するだけでは、本当に有効な情報活用とはいえません。 重要なのはどう情報を収集するか、そして収集した情報をいかに問題解決に活用するかです。 世の中のさまざまな現象は一面的なデータ解析だけでは解き明かせませんが、 複数のデータを多角的に分析・解析し、情報に新たな価値を付加することで、それを将来に役立てることができます。 教員メッセージ 大 量 か つ 多 様 な デ ー タ を 組 み 合 わ せ、 分 析 ・ 解 析 す る こ と で 、 情 報 に 新 た な価値が 生まれる IT 技術の進歩とともに、さまざまな分野で大量かつ多様な情報を収集・蓄 積できるようになりました。そうしたデータベースと統計を組み合わせて有効 活用するための科学をデータサイエンスといいます。現在、ビッグデータの有 効活用が特に進んでいるのが医療分野です。例えば厚生労働省には医薬品の副 作用情報を収集する自発報告のデータベースがあり、一般に公開されています。 また、遺伝子情報のデータベースもあり、この 2 つを組み合わせることで特定 の遺伝子に変異がある人については、ある薬を投与した場合、副作用が出やす いといったことが将来的に評価できるようになるはずです。高度情報化社会で は、必要な情報を収集、あるいは取り出し、数理モデルを作って玉石混交の情 報の価値を科学的に判断し、人間が幸せに過ごすため、新たな情報の有効利用 浜田 知久馬 を考えることが、今後ますます求められるようになります。 Student’ s Vo i c e 滝野 碩 香 さん 2016 年 3 月 工学部第一部 経営工学科卒業 全日本空輸株式会社 勤務 膨大なデータから、見えなかった事柄が明らかになるのが魅力 教授 信頼性の高い統計解析ソフト 「SAS Ⓡ」をフル活用 FOCUS 今まではため込むばかりで活用されていなかった膨大なデータを、多角的に 情報を有効利用するには、コンピュータのデータベー 分析することで新しい事柄が明らかになり、それを未来に生かすことができる ス、数理モデルの構成、統計学についての知識が求め のがデータサイエンスのおもしろいところだと思います。例えば、これまでは られます。また、統計手法の知識に加え、ビッグデー 過去のデータを分析し、いつ、何がどれぐらい売れ、その理由は何かなど、因 タの解析に利用されるソフトウエアの使い方もマス 果関係を明らかにするところで終わっていました。しかし、今後はそこに別の ターし、わかりやすく見せる力も身につけなければな データを加えて分析することで、売り上げ予測や販売戦略の立案、新しい商品 りません。情報工学科の学生は、全世界で最も広く使 開発など、今までのデータを何倍も生かしていくことができるはずです。情報 われ、信頼性の高い統計解析ソフト「SAS Ⓡ」を使って 複数のデータベースを結びつけ、多角的かつ科学的に 工学に力点を置いて学ぶことで、そのためにどんなデータを収集し、どんな条 件でどのように分析していくかという有効な解析の基礎が身につきました。 ※ SAS ＝ Statistical Analysis System 情報を処理し、研究に利用しています。 学びの 4 領域 ソーシャルデザイン系／データサイエンス系 7 ソフトウェアデザイン系 ネットワークコンピューティングの進展によって通信が高速化し、通信量が飛躍的に増大しています。 そこで求められるのは、セキュリティを含め、全体を一元管理できるシステムです。 通信機能付きコンピュータといえるスマートフォンをはじめ、社会のあらゆるデバイスにコンピュータが内蔵され、 自律的に機能して生活を補助・向上させるユビキタス社会の本格的な実現に向け、 情報ネットワークの高性能化・高機能化の実現を目指します。 教員メッセージ ユ ビ キ タ ス 社 会 の 実 現 に 向 け 、 ト ータルな 視点から 情 報 ネ ッ ト ワ ー ク の シ ス テ ム 開 発 を 目指す 情報技術の発展により、今やゲームもネットワークで行われる時代です。 そうした高度情報ネットワーク時代では、全体を一つのシステムとしてとら え、いかに使いやすく、役立つシステムを構築していくかが問われます。そ の際、特に重要になるのはセキュリティと信頼性です。どれだけ通信速度が 高速化しようと、情報が正しく伝わらなかったり、漏洩してしまったりして は意味がありません。現在、産業界では光ファイバに複数の導波路を入れた マルチコアファイバが開発されています。導波路が増えれば干渉の問題が生 じますが、どう干渉するかがわかれば、データを修正できます。しかも、こ れを電気信号ではなく、光信号処理できれば、光通信が持つ 10Tbps という 高速性を生かせます。また、ネットワークの利用形態の多様化に応じて、さ らなる高度なセキュリティ技術を備えたシステム開発も不可欠です。 Student’ s Vo i c e 国際学会で研究成果も発表でき、実践力がついたことを実感 さん 工学研究科 経営工学専攻 修士課程 2 年 千葉・私立昭和学院秀英高等学校出身 8 教授 データの信頼性を向上させる「誤り訂正」技術 FOCUS 雑音が 混入した画像 毎日、当たり前のように使っている携帯電話ですが、大学に入学した頃はど 谷口 裕 暉 八嶋 弘幸 情報が伝送されるときにひずみが生じると、正しく情 んな仕組みになっているのか、まったく考えたこともありませんでした。しか 報が伝わらず、画像にノイズが入ったり、ネット送金 し、八嶋先生の授業をきっかけに通信に興味を持ち、八嶋研究室を選択しました。 で誤った手続きが行われたりします。こうしたことが 私が研究室で取り組んでいるのは、受け手側に正しく情報を伝えるための誤り ないよう、通信の信頼性を向上させ、ネットワークを 訂正技術です。卒業研究では、既存の誤り訂正符号について送信方法を工夫す 安心して使えるようにするには、誤り訂正が必要です。 ることで誤り率を理論的な限界値まで持っていくことができ、マレーシアで行 その一つとして、八嶋研究室では、現在、将来の全光 われた国際学会で研究成果を発表しました。もちろん結果を出せたことはうれ ネットワーク化に向け、光信号での誤り訂正に取り組 しいことですが、私にとってはそれ以上に、研究にどうアプローチするかなど を考えて実行できる力が身についたことの方が大きな成果です。 Department of Information and Computer Technology Guide Book 2017 訂正後の 画像 んでおり、すでに限定された条件下での一番簡単な誤 りの検出に成功しています。 教員メッセージ インテリジェントシステム系 脳神経細胞のからくりの解明や 工学的観点から情報処理技術の高度化に取り組む 相手の顔色の良し悪しを瞬時に判断するなど、人間には比較的簡単にできても、 機械にはうまくできないことがまだまだたくさんあります。 人間のさまざまな活動を支援し、人が使いやすいシステムを そこで、脳神経科学の立場からシミュレーション実験を通して神経細胞のふるまいを解明するとともに、 設計するには、人間の知的特性の把握が必要です。そのため、 人工知能のように、工学的観点から学習機能やパターン認識などの性能の向上を目指します。 数理モデルを用いて神経細胞のふるまいを再現し、神経細胞が そして、多面的なアプローチで、人にやさしい高度で高性能な情報処理の新技術を創出します。 つながったネットワークではどのような現象が起きるのかを調 べることで、脳で用いられている情報処理原理を解明していく アプローチが重要です。一方、これとは異なり、従来得られた 情報処理の知見を活用し、より高性能な処理の実現を目指すと いうアプローチもあります。また、知識処理やメディア処理の 効率を高めるには、数理工学からコンピュータのシステム技術 まで、幅広い知識を活用して計算速度を向上させるハイパフォー マンスコンピューティング技術も大切となります。さまざまな 分野に広がるインテリジェントシステム系の研究は、真に有用 なシステム設計のための基盤となる分野だといえます。 池口 徹 Student’ s Vo i c e 現実のつながりや現象をネットワークとして解析し研究する 情報工学科は、コンピュータだけを対象としているわけではありません。例 多々良 真 弓 美 さん 工学研究科 経営工学専攻 修士課程 1 年 東京都立竹早高等学校出身 FOCUS 教授 生命のふるまいもネットワーク研究の対象 私たちの周りには、さまざまなつながり（ネットワーク） が存 えば、私は、人間関係や交通網といった現実のつながりや現象をネットワーク 在しています。例えば、インターネット、友人関係、会社間 として解析する複雑ネットワークという分野を研究しています。私の研究室で の取引関係などです。Twitter や Facebook などのSNSも は他にもカオス・同期現象や脳神経科学、時系列解析などを扱っています。同 ネットワークです。脳の中では、神経細胞がつながって複 期現象ではメトロノームの実験的・数理的解析，脳神経科学では神経細胞応答 雑な情報処理を実現しています。池口研究室では、これら のシミュレーション、時系列解析では地震予測などが例に挙げられます。これ のさまざまなネットワークがどのようなつながり方を持って らの分野は相互に関わっていて、異なる分野を融合することで、それまで見ら いるのか、なぜそのようなつながりが生まれたのか、このつ れていなかった新たな法則などを見つけることができます。様々な現象につい ながり方は、どのように変化するのかなどを研究することで、 て幅広く研究できることが情報工学科の特徴のひとつです。 新しい情報処理原理の開発に生かそうとしています。 学びの 4 領域 ソフトウェアデザイン系／インテリジェントシステム系 9 研究 室 紹介 東京理科大学の情報工学科には、ソーシャルデザイン、データサイエンス、ソフトウェアデザイン、インテリジェントシステムの 4 領域からなる14 の研究室があります。情報工学の世界的研究・教育拠点を目指して各研究室が連携し、 これからの情報化社会を見据えて、斬新なアイデアをもとにした革新的な研究を行っています。 赤倉研 究室 指導教員：赤倉 貴子 教授 石井 隆稔 助教 Keyword 谷口研究室 教育工学、法工学 ① 教 育・学 習、判 例、知 的 財 産 等 に 関 するデ ー タ 解 析 ② e-Learning System、e-Testing Theme System の開発、e-Testing における個 人認証技術 宮部研究室 指導教員：谷口 行信 教授 島田 裕 助教 Keyword 浜田研究室 指導教員：宮部 博史 教授 高橋 徹 助教 映像メディア処理 Keyword 指導教員：塩濱 敬之 准教授 佐藤 寛之 助教 医薬統計学 Th e m e ①メタアナリシスの方法論の 開発 ②医薬データの統計解析法の Keyword 情報通信ネットワーク ①画像・映像データの自動イ ンデクシングと直観的・効率的な検索 ①ソフトウェアシステム・サー ビスシステム構成法の研究 ②ネット ②カメラ映像解析による実世界状況セン シング ③デジタルサイネージのコンテ ワークセキュリティ構成法の研究 ③シ ステムの安定性評価手法の研究 ④ ンツ配信最適化 社会要求条件記述・分析手法の研究 Theme 塩 濱 研 究室 指導教員：浜田 知久馬 教授 Th e m e 指導教員：寒水 孝司 准教授 ①時系列モデルの統計的推 測論 ②金融リスク解析 ③金融デリ 医 学 研 究、 研 究（ 試 験 ） 計画、データ解析 T h e m e ①新しい治療法の有効性の 評価 ②病気の予後予測 ③動物実 バティブの評価 験代替法の評価 Keyword 時系列解析 Th e m e 研究 ③臨床試験の方法論の研究 寒水研究室 Keyword 八嶋研究室 指導教員：八嶋 弘幸 教授 細谷 剛 助教 Keyword ユビキタスネットワーク ①光符号分割多重通信 ② 誤り訂 正 符 号 ③アドホックネット Theme ワーク 東京理科大学 工学部 情報工学科 2017 年度一般入試情報 【入試日程】 方式 【A 方式】 出願期間（消印有効） 試験日 合格発表日 A 方式 1 月 4 日（水）∼ 1 月 13 日（金） 大学入試センター試験 を利用 2 月 8 日（水） B 方式 1 月 4 日（水）∼ 1 月 27 日（金）※ 1 2 月 9 日（木） 2 月 22 日（水） C 方式 1 月 4 日（水）∼ 2 月 11 日（土）※ 2 2 月 18 日（土） 2 月 27 日（月） 教科 科目 国語 国語 数学 ①数学Ⅰ・数学 A ②数学Ⅱ・数学 B ※①②必須 ※ 1：出願書類は 1/28（土） ［ 9:00 ∼ 17:00 ］に持参した方に限り、入試センター窓口で受け付けます。 ［ 9:00 ∼ 17:00 ］に持参した方に限り、入試センター窓口で受け付けます。 ※ 2：出願書類は 2/13（月） 【B 方式】 大学入試センター試験利用入学試験（募集人数 11名） 理科 物理／化学／生物／地学から 1 科目選択 ※ 2 科目受験した場合には、第 1 解答科目の 外国語 英語／ドイツ語／フランス語／中国語／ 韓国語から 1 科目選択 得点を使用 ただし、出願期間締切日までに出願登録、検定料納入を済ませてください。 【C 方式】 本学独自の入学試験（募集人数 52 名） 教科 科目 大学入試センター試験と本学独自試験を併用した入学試験（募集人数 9名） 利用する大学入試センター試験の教科・科目 数学 数学（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、A、B） 教科 英語 コミュニケーション英語（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ） 英語表現（Ⅰ、Ⅱ） 国語 理科 物理（物理基礎、物理） 外国語 Department of Information and Computer Technology Guide Book 2017 英語／ドイツ語／フランス語／中国語／韓国語から 1 科目選択 ※英語はリスニングを含む 本学独自試験の教科・科目 教科 科目 数学 数学（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、A、B） 理科 物理（物理基礎、物理）／化学（化学基礎、化学）／生 物（生物基礎・生物）から 1 科目を選択 ※英語はリスニングを含む 10 科目 国語 池辺研 究室 指導教員：池辺 淑子 准教授 奥野 貴之 助教 Keyword 組合せ最適化、 連続最適化 ①電気自動車の充電施設 配置に関する研究 ②交通流におけ る Wardrop 均衡問題に関する研究 ③送電ロスを最小にする風車の配置に T h e me 藤沢研究室 指導教員：藤沢 匡哉 准教授 情報通信技術 Theme ①次世代通信に向けた符 号化技術に関する研究 ②電子署 Keyword 名・認証システムの構築に関する研究 関する研究 池口研究室 指導教員：池口 徹 教授 藤原 寛太郎 助教 Keyword 非線形時系列解析、複雑 ネットワーク、同期現象 Th e m e ①局所天候予測、地震発 生間隔・発生規模の予測、ネットワー クの時間発展予測 ②脳における記 東京理科大学の一般入試（A 方式、B 方式、C 方式）は、 すべて Web 出願でのエントリーとなります。 We b 出 願のメリット 01 M e ri t 02 M e ri t 03 M e ri t 04 藤 井 ・ 立 川研究室 指導教員：太原 育夫 教授 藤森 進 助教 Keyword 指導教員：藤井 孝藏 教授／立川 智章 講師 設計探査 Th e m e ①進化計算を用いた多目的最 適化に関する研究 ②ビッグデータ解析に Keyword 人工知能 ①準無矛盾論理に基づく 推論 ②自然言語による情報検索・ Th e m e 対話処理 ③マルチエージェント環 境における学習 憶・学習機構の解明 ③カオスを用 いた超大規模組合せ最適化問題の 高能率解法の開発 一般入試（A方式、B方式、C 方式）は すべて Web 出願 M e ri t 太原研究室 願書の取 り寄 せ不 要、 Web 画 面で 出願 情報 を入 力 24 時間出願 情報 入力 可能 自動チ ェックで ミス なく出 願 検定料 は、クレ ジット カ ードや コ ンビ ニ で の 支 払 い が 可 能 古川研究室 渡邉研究室 指導教員：古川 利博 教授 高橋 智博 助教 Keyword 指導教員：渡邉 均 教授 黄 平国 助教 情報伝送、医用情報工学 Keyword 社会基盤、 システム信頼性、 情報ネットワーク ①マルチキャリア無線通信 方式、MIMO システム伝送など ② インテリジェント音響・画像信号処理な Theme T h e m e ①システム信頼性解析手法 の研究 ②災害時の通信ネットワーク よる航空機離発着、列車ダイヤ等のグロー バル最適化に関する研究 ③ JAXA 等 が抱える実問題を用いた多目的最適化に ど ③小腸のぜん動動き解析、肺呼 運用法の研究 ③自然エネルギーシ 関する研究 吸運動解析による肺疾患診断など ステムの信頼性設計法の研究 ④災 害時意思決定支援システムの開発 学費・奨 学金 工 学 部 情 報 工 学 科 学 費（ 初 年 度 納 付 金 ） 単位：円 入学金 授業料 施設設備費 合計 300,000 495,000 （ 990,000 ） 165,000 （ 330,000 ） 960,000 （ 1,620,000 ） • （ ）内は年額を示します。 • 2 年次以降の授業料及び施設設備費は、1 年次と同額です。 • 上記の他に卒業研究費、選択科目実験実習費等を履修に応じて 別途徴収することがあります。 • 上記の他に学生傷害共済補償費（2,280 円）、父母会費（10,000 円）、 同窓会費（30,000 円） を徴収します。 （金額は予定） 奨学金制度 東京理科大学で扱っている奨学金・教育ローンは下記の 5 つです。 ※それぞれの詳細については、本学ウェブサイトをご覧ください。 01 02 03 S c h o l a rs h i p S c h o l a rs h i p S c h o l a rs h i p 日本学生支援機構 奨学金 地方・民間奨学金 東京理科大学奨学金 04 05 E d u c a t i o n Lo a n E d u c a t i o n Lo a n 東京理科大学学費ローン 国の教育ローン ※入学試験募集要項は本学ウェブサイトよりダウンロードしてください。（11 月上旬公開予定） 研 究室 紹介 ／入 試情報 ／ 学費・ 奨 学金 11
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