• 本科目設置の狙い及び専攻の目的との連関性を踏まえ、大学・研究機関等と連携して先端科学技術に関する専門的知識・実務等について学ぶ。

• 理科大の代表的な研究者5-6名程度のゲストスピーカーを招き、質疑や討論の上で、実用化の視点から、自分なりの評価を行う。講義を契機に、企業との共同研究にも活用する。

• Based on the aim of setting this course and its linkage with the objectives of the major, students will learn about specialized knowledge, practices, etc. related to advanced science and technology in cooperation with universities, research institutes, etc.

• Guest speakers, about 5-6 representative researchers from science universities, will be invited to give their own evaluations from the viewpoint of practical application, based on questions and discussions. The lectures will be used as an opportunity for joint research with companies.
  
  
  
  

• 本科目は、社会連携科目である。本専攻のディプロマ・ポリシー、カリキュラムポリシーとの関連性は『履修の手引き』を参照すること。

• 最先端の科学技術の研究分野の課題や解決に関して、自分なりに理解し、提案できる。

• 本科目は社会連携科目としてMOTが全学と連携を深め、全学からMOTへの理解を得ることも狙っており、社会人学生が主体的に理科大の研究者と自社との関係を構築することが出来るようになる。

• This course is a social collaboration course. For its relevance to the diploma policy and curriculum policy of this program, please refer to the Course Guide. 

• Students are expected to develop their own understanding of the challenges and solutions in cutting-edge science and technology research fields and be able to propose their own ideas.

• As a social collaboration course, MOT strengthens its collaboration with the entire university, fosters a deeper understanding of MOT across the university, and facilitates connections between researchers at the university and various companies through working professionals.

本科目について定められている本専攻のカリキュラムポリシーに関連する教育領域（『履修の手引き』を参照）の知見を修得している。

• 各週回に資料がある場合は、1週間程度前に配信する。配信資料を手掛かりに広く議論できる準備を行うこと。なお、ゲストスピーカーの資料は事前にアップすることができない場合がある。その際は、その方の経歴・実績や過去の論文、本などを予習の上、授業に臨むこと。
• 準備学習：事前配布資料等に基づく次回授業参加の準備、復習（毎週8時間程度）。なお、毎週回で終了前後に提示される課題の提出を適宜課すことで、授業の予習・復習に代わる学習と位置づける。

• If materials are available for each session, they will be distributed approximately one week in advance. Students should use these materials as a basis to prepare for broad discussions.  Please note that materials from guest speakers may not be available in advance. In such cases, students should prepare by reviewing the speaker’s background, achievements, past research papers, books, and other relevant materials before attending the class.

• Preparatory Study: Students should prepare for the next session and review previous content based on the distributed materials, dedicating approximately seven hours per week. Additionally, assignments given before or after each session will be required as necessary, serving as an alternative form of preparation and review.

• 授業への貢献50％、レポート50%
• レポートは下記とする。

• なお、レポートはゲストに提出し、ゲストからのコメント等をFBする。
• 成績は、科目主担当教員が代表して評価する。

• 50% contribution to class, 50% report
• Reports shall be as follows

• Additionally, the report will be submitted to the guest speaker.
• The course's primary instructor will be responsible for grading the students' performance.

（9/26）
2．IoTによる建物モニタリングと自然災害時の応急危険度判定の支援システム（田村、中山）
　　工学部 情報工学科　立川智章 教授

（10/10）
３．目と脳を模倣した光電変換エッジAIセンサの開発と今後の展開（田村、中山）
　　先進工学部・電子システム工学科 生野孝 准教授

（10/17）
4．宇宙利⽤の新展開と多様なビジネスの可能性（田村、中山）
　　創域理工学部 電気電子情報工学科　木村真一　教授

（10/24）
5．3Dプリンティングは製造業をどう変えるのか？— ラティス構造が拓くものづくりの未来（田村、中山）
　　工学部機械工学科 牛島邦晴 教授

（10/31）
6．大学におけるデジタルツイン研究と教育の取り組み（田村、中山）
　　工学部 情報工学科　立川智章 教授

Below is the English translation in a formal syllabus style suitable for graduate-level course documentation.

【Course Format】

Theoretical Lectures: 10%
Case Lectures: 0%
Group Discussions: 20%
Guest Lectures: 70%
Field Study: 0%

【Course Schedule】

(September 18)

1. Introduction: Course Overview and Evaluation; Challenges of University-Based Drug Discovery Ventures (Tamura, Nakayama)
Guest Speaker: Prof. Takeshi Wada
Department of Pharmaceutical Sciences, Faculty of Pharmacy

(September 25)

2. Research and Educational Initiatives on Digital Twin Technologies in the University (Tamura, Nakayama)
Guest Speaker: Prof. Tomoaki Tachikawa
Department of Information Engineering, Faculty of Engineering

(October 2)

3. A Series of Studies on Fire Spread Prediction Methods Contributing to Rationalized Fire Safety Design in Buildings (Tamura, Nakayama)
Guest Speaker: Prof. Yoshifumi Omiya
Department of Architecture, Faculty of Advanced Science and Technology

(October 9)

4. Artificial Intelligence (AI) Processing Hardware with On-Device Learning Capabilities for Edge Deployment (Tamura, Nakayama)
Guest Speaker: Prof. Takayuki Kawahara
Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering

(October 16)

5. New Developments in Space Utilization and Emerging Business Opportunities (Tamura, Nakayama)
Guest Speaker: Prof. Shinichi Kimura
Department of Electrical, Electronic and Information Engineering,
Faculty of Advanced Science and Technology

(October 23)

6. IoT-Based Building Monitoring and Support Systems for Post-Disaster Rapid Safety Assessment (Tamura, Nakayama)
Guest Speaker: Prof. Takumi Ito
Department of Architecture, Faculty of Engineering

(October 30)

7. Preparation for Group Presentations (Introduction of Past Presentations and Group Discussion) (Tamura, Nakayama)

Students will be divided into several groups. Each group will select a theme from advanced research conducted at the university and evaluate its commercialization potential from the perspective of venture capitalists.

Through this discussion, students will also gain insight into innovators’ motivations and organizational activation in the context of innovation.

(November 6)

8. Group Presentations (Tamura, Nakayama)
Each group will present the results of their discussions.

Notes

• Invited guest speakers may be subject to change or cancellation.

• This course is conducted face-to-face. All enrolled students are required to attend more than half of the classes in person.

田村浩道：
過去30年間にわたって株式を中心としたリスクアセットのリサーチ業務に従事。幅広い実務経験をベースとして実践的な知識習得を目指した授業を行う。野村證券ではマネージングディレクターとして、クオンツリサーチ部長、チーフストラテジスト、マーケットデータサイエンティストなどを歴任。1999年から2000年までUCLAアンダーソンスクールにて客員研究員。2018年より2022年まで、インデックスベンダーであるFTSE Russellにおいて、アジア・パシフィックのインベストメントリサーチヘッドを務めた。また、2020年より証券アナリストジャーナルの編集委員に就任。

中山裕香子：野村総合研究所での研究員、コンサルタント（情報通信系、流通サービス系）としての勤務経験を活かし、デジタル化がもたらす新しい価値やビジネスモデル、デジタル化戦略に関する講義を、これまで培った多面的な知識をベースに行う。