技術の発展により、さまざまな研究分野で膨大な量のデータを蓄積するようになった一方、複雑化する情報を一部の専門家しか扱えない状況も課題でした。そこで、可視化技術とデータ分析を組み合わせた「ビジュアル分析」と呼ばれる解析方法について研究し、これからのデータ活用を模索しています。可視化によって、専門的なデータに他分野の研究者がアクセスできるようになれば、知見の共有などにより、効率的かつ多角的に解析を進めることも可能になります。
最近ではスマートフォンやタブレット、VRデバイスなども普及し、プログラム言語の面でもハードウェアの面でも柔軟な情報のやりとりが可能になっています。さまざまな分野が抱える問題を、ビジュアル分析の観点からデータの有効な活用方法を提案するなどして、解決を支援したいと思っています。
ビジュアル分析の技術を発展させ、人とデータがつながる時代に役立つ研究を進めたいです
データサイエンス学部では、1年生から4年生までを通じてプロジェクト型演習科目を実施。科学的方法や現象を観察し、問題を見つけて仮説を構築し、検証して適用するという一連のプロセスを丁寧に学びます。科学技術についての基本的な知識を学ぶほか、自動走行技術やAIロボットなどの教材も用いたプロジェクト型演習で、実践的に問題解決能力を養います。また、それぞれのゼミの教員室の隣には、所属する学生の部屋が隣接しているため、学生と先生の距離が近く、常に質問や相談をできる環境でデータサイエンスを学ぶことができます。
現場で活躍するデータサイエンティストによる講義などもあり、実践的にデータ活用を学べます
データサイエンスに興味がある皆さん!ぜひオープンキャンパスに来てください。大阪成蹊大学の新しいキャンパス、世界の最先端のサイエンスに携わる教員陣とともに、データサイエンスを学びましょう。
データサイエンスで養う、問題を発見して検証し、適用する力は、変化の多い社会を生きる原動力になります
京都大学を卒業後、京都大学やカリフォルニア大学サンディエゴ校で教育研究に従事。2022年4月から大阪成蹊大学に着任。生命科学から人文学に至るまでさまざまな分野と共同しながら、情報可視化や視覚認知、生体計測の研究を進め、見ることを介した人間とコンピューティングのあり方を日々研究しています。
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