アシスティブ・テクノロジー
移動や食事、コミュニケーションなど、日常生活の「困りごと」を解決する福祉用具や支援機器（アシスティブ・テクノロジー）について学びます。実際の機器や最新技術の事例を通して、一人ひとりのQOL（生活の質）を高めるための活用方法を探求。データサイエンスの視点から生活環境を分析し、誰もが不自由なく暮らせる社会をつくるための「課題を見つけ出し、解決する力」を身につけます。
医療情報経営学部
Department of Health Data Science 健康データサイエンス学科
データサイエンスの土台となる、
プログラミング技術と論理的思考を磨きます
PC実習を通してプログラミングの仕組みを学び、データを処理する知識と技能を養います。数値処理などの基礎的な構造を理解し、データサイエンティストに不可欠な「論理的思考」と「実践的なデータ処理スキル」のベースを築きます。
最新のAI技術に触れ、
システムを構築する実践力を養います
「人工知能」では、AIの仕組みや考え方を基礎から幅広く学びます。「人工知能演習」では実際にAIシステムを作成し、画像・音声認識などの最新技術を体験します。AIツールの活用方法やデータの加工手順を理解し、実社会の課題を解決するための応用力を身につけます。
スポーツを科学的に分析し、
パフォーマンスを支える力を磨きます
画像分析を行うための動画撮影法や解析法を学び、得られた運動データを可視化するグラフや図表の作成手法を習得します。実際のデータを用いた図表作成のプロセスを実践し、スポーツ現場で客観的な分析結果を自在に操るための実践的能力を身につけます。
社会課題をデータで解き明かす
「分析力」を確立します
4年間の集大成として、自らの関心に基づき研究テーマを設定します。定期的なディスカッションやデータ分析の実習を通じ、論理的思考力と発信力を習得。分析プロセスや論文作成を経験することで、専門領域の課題解決に貢献できる高度な実践的能力とプレゼンテーション能力を身につけます。
移動や食事、コミュニケーションなど、日常生活の「困りごと」を解決する福祉用具や支援機器（アシスティブ・テクノロジー）について学びます。実際の機器や最新技術の事例を通して、一人ひとりのQOL（生活の質）を高めるための活用方法を探求。データサイエンスの視点から生活環境を分析し、誰もが不自由なく暮らせる社会をつくるための「課題を見つけ出し、解決する力」を身につけます。
医療分野におけるデータサイエンスの基礎から応用までを体系的に学びます。機械学習や統計解析を使い、膨大な医療データから「病気の予測」や「治療のヒント」を見つけ出す技術を習得。実際のデータを用いた演習を通して、データの収集から解析、結果の解釈までを一貫して実践し、医療現場の意思決定を支える「データサイエンティスト」としての実戦力を身につけます。
「機械学習」で人工知能のコア技術としてその基本手法や応用を学びます。画像・音声解析や生成AIの基盤となる大規模言語モデルなど、最先端の活用例を通してAIの仕組みを総合的に理解。「機械学習演習」ではパソコンでの演習で機械学習の仕組みや特徴を理解します。自らプログラムを動かしてデータの分類や予測を実践することで、膨大なデータから価値ある情報を導き出す、実戦的なAI活用能力を身につけます。
DNAやRNA、タンパク質のデータ解析の基礎を学び、生命の仕組みをデジタルデータとして捉える視点を養います。最新のソフトウェアを用いた実践演習を通して、膨大な遺伝情報から病気の原因や体質の違いを特定する「バイオインフォマティクス」の技術を習得。これらの学びから、個人の特性に合わせた「個別化医療」や「予防医療」といった、未来の医療分野でのゲノムデータ解析の可能性について理解を深めます。
機械学習とディープラーニングの手法を活用した医療画像解析について学びます。CTやMRI画像から腫瘍を自動で検出する技術などを、実際のデータを用いた演習を通して実践的に習得。AIの限界や倫理についても深く考察し、医療現場の診断支援に貢献できる、責任感を持った専門的なスキルを身につけます。
“する”スポーツ、“みる”スポーツ、学校の体育など、スポーツのさまざまな場面におけるスポーツデータの測定技術、分析手法、活用法を学びます。最新の測定技術でプレーを数値化し、上達のためのフィードバックや観戦をより楽しむためのデータ分析を実践。スポーツの現象を客観的に捉える力を養い、教育やプロスポーツの現場で意思決定を支える実践的な能力を身につけます。
脳波や脈拍など生体から取得できるデータの計測法を学びます。その学びは健康、福祉、スポーツ分野におけるデータサイエンスの基礎になります。筋電位や眼球運動といった目に見えない体の反応を、最新のセンサーで数値化する技術を習得。多様な計測手法を正しく理解し、実際のデータ分析に活かすことで、個人の健康状態やパフォーマンスを客観的に捉える、実践的な専門知識を身につけます。
福祉の課題をデータ分析し、利用者の考えも大切にしながら解決策を考えます。事例を用いて福祉領域の課題をデータから深く考える力を身につけます。単なる数値の解析にとどまらず、当事者の価値観を尊重する「質的研究」の手法も習得。グループワークを通して、これまでに学んだ技術を融合させ、エビデンスに基づき一人ひとりの幸せ（ウェルビーイング）を支える実践的な課題解決能力を養います。
整列・探索などの基本アルゴリズムと、配列・連結リスト・スタック・キューなどのデータ構造を学び、効率的なプログラムを設計・解析する力を身につけます。膨大なデータを扱う現代のシステムにおいて、計算にかかる「時間」や「メモリ」の効率を評価する「計算量」の概念は不可欠。パズルのように最適な手順を組み立てる思考法を習得し、ただ動くだけでなく、最もスマートに問題を解決できるプログラミングの真髄を学びます。
「ｅスポーツの科学Ⅰ」ではｅスポーツの運動特性や心理特性などを学び、「Ⅱ 」では生涯スポーツ、競技スポーツとしての課題と支援策を考えます。年齢や障害の有無を問わず楽しめる「生涯スポーツ」としての教育・認知機能への効果と、生活習慣などの課題を分析。また「競技スポーツ」として、勝利のためのパフォーマンス分析やコーチング手法を学び、データに基づいた科学的な支援方策を提案できる力を身につけます。
