この領域では、データ解析技術によって社会課題の解決スキルを身につけます

AIや機械学習、環境プログラミングや環境調査分析などの専門科目の学びを通して、人と人、人と環境の豊かなインタラクションをデザインし、持続可能な社会の実現を目指すデータサイエンティストを育成します。

代表的な科目： データサイエンス概論、人工知能と機械学習、環境プログラミング基礎、環境データ循環学、環境ビッグデータ解析、環境リスク概論

この領域の教員

薄井智貴

担当科目

データサイエンス概論

環境データ循環学

地理空間情報学

スマートフォンを活用した行動センシング

スマートフォンやIoTデバイスに搭載されている様々なセンサからデータを取得し、得られたデータを解析することで、人の行動やモノ、周辺環境の状態を理解することができます。私のゼミでは、人間行動センシングにより社会・環境問題の解決に取り組みます。

平山高嗣

担当科目

人工知能と機械学習

環境ビッグデータ解析

環境情報と社会

人工知能を駆使して人間と環境の関係を理解する

人間中心のAI社会がどうあるべきかを考え、その実現に貢献するために、画像や言語情報などのビッグデータを解析して人間と環境の状態を認識する技術を身に付けます。そして、それらのインタラクションを理解、人間の活動を支援、環境を保全する方法を研究します。

谷地俊二

担当科目

環境リスク概論

環境調査分析

物質循環解析

環境リスクの視点から人と自然の共生を目指す

生態系や自然環境に地域差があるように、人の活動にも地域差があります。環境リスクは、影響を受ける側と与える側の状況によって、地域ごとに違いが生じます。私のゼミでは、環境調査とデータ解析によって、効率よく様々な地域に潜む環境リスクを明らかにします。

この領域で履修できる科目紹介

データサイエンス概論

ここ数年で急速に普及した「データサイエンス」。社会に散在する多種多様なデータ（情報）を適切に解析し理解することで、様々な問題を解決し、社会的価値を創出する、それがデータサイエンスです。本講義では、データサイエンスの歴史や背景、理解しておくべき知識と技術について、活用事例とともに学びます。

データを正しく理解し活用する技術を学ぶ

薄井智貴教授
専門：交通工学、空間情報学

人工知能と機械学習

気候変動や自然破壊などの複雑な環境問題に対して、従来の統計解析手法では、それらの全貌を解明することは不可能で、より高度なコンピュータ科学技術の活用が必要とされています。本科目では、それら諸問題の解決に向け、環境データサイエンスの根幹である人工知能（AI）とその発展を支える機械学習について学びます。

AIってすごい！仕組みとできることを学ぼう

平山高嗣教授
専門：視覚環境理解、パターン認識、HCI

環境調査分析

環境問題において、その客観的指標となる環境測定データの役割は非常に重要です。また、関連する法律を知ることで、どのような社会的背景のもとに求められたかを理解することができます。本講義では、環境調査・測定に関連する基礎的な知識と技術について、社会における分析調査の事例を交え学習します。

環境再生医や公害防止管理者を目指そう！

谷地俊二准教授
専門：環境リスク学

この領域で履修できる実習科目紹介

環境プログラミング基礎

自然・社会環境における変化や課題を抽出するために、膨大な環境データの計測、収集、蓄積、分類、分析等を行うことが不可欠で、プログラミングのスキル修得は必須です。本科目では、データサイエンスの主流となっているPython言語を学び、基礎的なデータ処理や科学計算、統計分析を実習します。

プログラミングって便利で面白い！

平山高嗣教授
専門：視覚環境理解、パターン認識、HCI

環境センシング実習

人工衛星や航空機を利用して対象物を調査するリモートセンシングは、大気・海水・地表・都市など地球規模の様々な情報を数値化できる観測技術です。本講義では、人工衛星やドローン（UAV）等によるリモートセンシングの知識と技術に加え、取得した観測データをどう分析し、活用するのか、社会での活用事例とともに学びます。

衛星測位データから緑豊かな地球を俯瞰する

薄井智貴教授
専門：交通工学、空間情報学

環境情報ビジネス実習

自然・.環境・情報分野のビジネスの現場において、データサイエンスはどのように活用され、どのような課題や問題に取り組んでいるのでしょうか。本講義では、実際にデータサイエンス業務に携わる企業を訪問し、担当者とのディスカッションを通じて、ビジネス現場におけるデータサイエンスの重要性を学びます。

ビジネスの現場からデータサイエンスを学ぶ

薄井智貴教授
専門：交通工学、空間情報学

谷地俊二准教授の調査研究の様子