Seminar
ゼミナール
寺沢ゼミ
テーマ
人工知能による最適化プログラミングと応用
分類
専門研究
担当教員
寺沢 幹雄 Mikio TERASAWA
ゼミの内容
情報
文化
経済の仕組み
社会の仕組み
数学・統計
ゼミの特徴
グループワーク型
資格に直結
Q. ゼミではどんなことを研究していますか?

主に経済活動や社会生活における人工知能の応用について研究しています。日常生活では、インターネットによる検索、情報収集、意見交換、買い物などが当たり前になっていますが、このときの利用情報に関する膨大なデータが収集されています。このビッグデータに対して、機械学習、深層学習などのAI手法を適用することで事象を概観し、適切なモデルを構築することができるようになります。このモデル化に基づいて、経済、社会の諸問題に対して、決められたお金、人材、時間の制約の中で最も効率的に成果をあげる「最適化」の解決法を考えます。対象となる問題は、卒論テーマにも見られるように多岐にわたります。現在では、分析のための手法やツールがたくさん用意されていますが、より汎用性の高い分析を実現するために、新たな分析手法の提案とシミュレーション手法の開発を行っています。

Q. ゼミの様子は?

Pythonなどのコンピュータプログラミングのスキルを身につけたあと、機械学習、深層学習などのAI手法とビッグデータ分析の基礎知識を学び、各自が関心のあるテーマの論文を読んで発表してもらいます。研究テーマの選択に制約はありません。コンピュータを使った作業を伴いますが、スキルの差があっても、ゼミ生同士でお互いに助け合いながら作業に取り組んでいます。ゼミ生の主体性、自主性を尊重しているので自由な雰囲気です。

Q. ゼミの特徴は?

2年生、3年生、4年生が一堂に会し、先輩が後輩を指導するというやり方でゼミ活動を進めています。社会の縮図である集団活動をすることで、コミュニケーション力とプレゼンテーション力が上がり、学生同士の絆が深まると同時に、責任感、信頼感が育まれています。また、実社会でも通用するコンピュータの知識とスキルを身につけるために、ITパスポート、基本技術者などの情報処理の資格取得を推奨しています。

これまでの卒業論文・研究論文のテーマ例
  • ホテルでの会話における日英自動翻訳のための決定木を使用した主語補完
  • 日本プロ野球におけるゴールデン・グラブ賞の記者投票と守備指標との相関
  • GAを用いた複雑なJ-POP音楽の自動生成
  • 通信サービス業界におけるサブキャリア活性化のための改善策
  • 日本におけるeスポーツ発展のための文化的・制度的改善提案
1年間の主なイベントスケジュール

例年、年に1回、2泊3日の夏合宿を実施しています。懇親会などの親睦行事は、ゼミ生の意見を尊重して適宜(おおよそ年に2,3回)行います。

OB・OGの就職業界TOP3
  • 情報通信業
  • 流通業(卸売業・小売業)
  • 金融業
取得者の多い資格
  • ITパスポート試験
  • 基本情報技術者
学生へのメッセージ

コンピューターに対する興味と学習意欲のある人を歓迎します。
3年生までに「ICTリテラシーA/B」を履修するか、同等の知識を身につけておいてください。
グループワークや実習が中心ですので、周囲に迷惑をかけないために、無断欠席や遅刻は厳禁です。

研究成果

直近の研究としては、「親近感に基づくロボットの倫理的責任」について研究しています。本研究は、人とロボットが良好な関係を築くことをめざし、親近感の観点からロボットを分類し、制御手法に応じた倫理的責任を定量化することを目的とし、ロボット制御のためのAI技術の知識学習における倫理的課題を明確にしています。親近感を表す指標によりロボットの倫理的関与の度合いを明確にし、責任主体の過失割合の定量化をはかりました。また、ロボットの設計者やロボット単体の中で閉じた挙動ではなく、社会の中で知識を学習するロボットが満たすべき行動規範と、行動規範に基づく責任問題について論じ、親近感により考慮すべき点が異なることを明らかにしています。

勉強した論文・文献についてのプレゼン風景

プログラムの練習でゲームをつくっています

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