ＤＸ特論

Digital Transformation

996A204

L2LBART554

石垣　綾、西山　裕之、滝本　宗宏、宮本　暢子、安井　清一、田畑　耕治、伊藤　浩行、髙嶋　隆太、大村　英史、桂田　浩一、秦野　亮、伊藤　和哉、鈴木　海友、加塩　朋和、松澤　智史

Hiroyuki ITO, Tomokazu KASHIO, Munehiro TAKIMOTO, Nobuko MIYAMOTO, Kouichi KATSURADA, Kouji TAHATA, Tomofumi MATSUZAWA,  Hidefumi OHMURA, Hiroyuki NISHIYAMA, Aya ISHIGAKI, Seiichi YASUI, Ryuta TAKASHIMA, Ryo HATANO, Kazuya ITO, Kaiyu SUZUKI

2026年度前期

2026年度

①First semester

集中講義

Intensive Course

生命科学研究科　生命科学専攻

Department of Biological Sciences, Graduate School of Biological Sciences

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

デジタルトランスフォーメーションとは，情報技術と現実を結びつけ，融合を進めていくとともに，その過程で変化を引き起こすことを意味する．情報社会変革に必要な理論・処理系・応用について，統一的に研究教育を進め，研究成果を社会に還元する方法について、総合的に講義する。

Digital Transformation (DX) fuses information technology with the real world and eventually causes innovation. In this special lecture, learn theories, tools and applications needed for DX innovations and the manner for making research results to contribute to society and be understood.

情報技術と現実を結びつけ，融合を進めていくとともに，その過程で変化を引き起すことができる能力を身に付けるために，各分野の専門家による講義をとおして、データサイエンス、人工知能、その他の最先端の情報技術とそれらを支える理論について理解を深めるとともに、最前線で情報技術を応用している企業でのフィールドワークをとおして、実践力を身に付けることを目的とする。　

Associate information technology with the real world, fuse them and eventually cause innovation, learn about data science, artificial intelligence, and other advanced information technologies, including theories supporting them, through talks from experts in various fields. In addition, learn practical skills through field work at companies, applying information technologies.

異なった個別の研究分野の専攻に所属する学生が，情報科学のもとに理学や工学分野の垣根を超えた学際的融合領域の理解を深めることが目標である。

In this course, it is the goal for students in several departments dealing with different research fields to share understanding by breaking barriers between science and engineering using information science.

本講義は，創域理工学研究科横断型コースの１つであるデジタルトランスフォーメーションコースの必修科目であり、「コース教員」（創域理工学研究科所属），外部講師によるオムニバス形式で実施される。
希望者がいれば外部講師が所属する企業でのフィールドワークについても検討する。
講義内容の予習復習及び、その他の準備等については各講義担当の教員の指示に従うこと。
講義は原則として月曜の３限に実施するが，外部講師による講義やコース特別ゼミなど，一部の授業は不定期に実施する。

受講者は、次の条件を理解していることを前提とする。
1. プログラミング言語によるプログラミング経験があること（なんらかのプログラミングの授業を受講したことがあるなど）が望ましい。
2. フィールドワークでは、都内の企業に移動して行う（交通費は自分で支払う）。
　※「デジタルトランスフォーメーションコース参加者」は、成績評価方法の項目を確認すること。

This lecture is a compulsory course in the digital transformation course, which is an interdisciplinary course of the Graduate School of Science and Technology. It features course faculty members who formally belong to the Graduate School of Science and Technology and visiting lecturers who belong to other organizations or companies. Also, it includes field work at those related companies. Follow the instructions of each lecturer about preparation and review.
Participants in the digital transformation course should confirm the items in the Performance Grading Policy described below.

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／プレゼンテーション　Presentation

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各回の講義にて、内容を指示する。

The content is mentioned in each lecture.

すべての講義を履修していることを前提に、講義時の積極的な態度（ディスカッション等）（20％）及びレポート（80％）にて評価する。
　※「デジタルトランスフォーメーションコース参加者」は、「コースゼミ」（14・15回の「特別講義」＋「ポスターセッション」）に参加すると共に、ポスターセッションにおいて研究発表することが要件となる（修士課程在学中に1回発表するだけでよい）。

Assessment is based on positive participation (discussion etc.) (20%) and reports (80%) in lectures.
Participants in the digital transformation course are required to participate in the course seminar (classes 14 to 15, special lectures and poster session) and to present research at the poster session. (Only one poster presentation is required during the master’s course).

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://gomykits.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

特に、指定はしないが、プレゼンテーションで発表する内容については、関連する論文等を購読し、周囲との研究の違い等、内容を精査して行うことが望ましい。

Although it is not required, it is desirable to subscribe to relevant papers for content to be presented in the presentation and to examine the content, such as differences in research with the surroundings.

（※注：以下はあくまで予定であり、やむを得ず講義の順番を変更する場合があります。）


1. 知識と信念の論理（IST : 秦野）
1. Logic of Knowledge and Belief (IST : Hatano)

2. 組合せデザイン理論の情報科学分野への応用（IST : 宮本）
2. Application of combinatorial design tio the fileld of information science (IST : Miyamoto)

3. 論理型人工知能の基礎（IST : 滝本）
3. Logic-Based Artificial Intelligence (IST : Takimoto)

4. ものの流れと意思決定の科学（IST : 石垣）
4. Scientific approach to the material flow and decision making(IST : Ishigaki)

5. 分散人工知能とその応用（IST : 西山）
5. Distributed artificial intelligence and its applications (IST : Nishiyama)

6. データから役に立つ情報を手に入れるためには（IST : 安井）
6. How should we do to obtain useful knowledge from data? (IST : Yasui)

7. 深層学習の基礎と応用（IST : 桂田）
7. Deep Learning and Its Applications (IST : Katsurada)

8. 政策科学と消費者データ（IST : 髙嶋）
8. Policy science and consumer survey data (IST : Takashima)

9. 異分野融合とDXの研究紹介：災害現場の状況把握（IST : 松澤）
9. An example of digital transformation: Initiatives for disaster-affected area support project (IST : Matsuzawa)

10. カテゴリカルデータ解析とその応用（IST : 田畑）
10. Categorical data analysis and its applications (IST : Tahata)

11. 暗号理論と純粋数学（MA：加塩）
11. Cryptography and Pure Mathematics (MA : Kashio)

12. 応用代数学(有限体とその応用)（MA：伊藤(浩)）
12. Applied Algebra (MA : Ito)

13. 音楽におけるデジタルトランスフォーメーションの再考（IST : 大村）  
13. Reconsidering Digital Transformation in Music (IST : Ohmura)

14-15. コースゼミ
14-15. Course seminar

※本授業は、原則対面で実施します。
※This class will be conducted in a face-to-face environment.

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