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学校法人青山学院
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2023.07.01 - 2023.07.22
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【相模原キャンパス公开讲座】现実社会の问题解决に向けて～现象へのデータ分析の目～
対面またはオンライン配信 2023/7/1 ～ 7/22 毎土曜日 10：30～12：00(初回のみ12：10) これからの现実社会の问题は、データに基づき、様々なデータ分析技术や数理科学を利用して解决されていきます。天気予报を例に问题解决をしてみましょう。あなたは天気予报をどこまで信じますか。気象のような自然现象は数式で表せます。それでも外れるのはカオス现象だからです。このように本讲座では、様々な现象にデータ分析を利用し问题解决していく世界を绍介していきます。
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理工学部経営システム工学科 教授 小野田 崇[ONODA Takashi] TwitterなどのSNSの普及により、様々な言语による文書情報がリアルタイムで取得できるようになり、大規模データとして蓄積されました。これらの大規模文書情報から、日常的な文書を生成するChatGPTのような生成系AIが生み出されました。一方、IoT時代の到来により、インターネット上の文書情報とは異なる現実世界のセンサ情報などの大規模データをリアルタイムで取得できるようになってきました。これらの大規模データは、自然環境や人工物である設備などの異常の予測?検知に役立てられる可能性を秘めており、この異常の予測?検知の実現によって、大規模システムの安定運用や最適制御、経済的な保守計画を立案することができるようになります。従来、異常検知の技術は信頼性工学や統計分野で扱われてきましたが、近年の機械学習の発展を背景に、設備診断においても機械学習が浸透し始めています。このように実社会の様々な分野で機械学習が利用され始めています。 そこで本講義では、基本に立ち返り1956年に人工知能(Artificial Intelligence：AI )という言葉が産声をあげてからのAI研究の歴史(第1次人工知能ブーム，第2次人工知能ブーム，第3次人工知能ブーム)から機械学習研究の立ち位置を解説し、クイズを通して機械学習(教師あり学習，教師なし学習)とは何かを感じてもらいます。また、機械学習の適用事例の一つとして設備診断における適用事例(電力用変圧器の内部不具合判定)を紹介して、実社会における機械学習の現状を感じてもらいます。最後に、「敵」、「味方」の心理学について紹介して、機械学習またはAIは「敵か？味方か？」について考えられるようになることを本講義の目的とします。
理工学部経営システム工学科 教授 小野田 崇[ONODA Takashi] 東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了。GMD FIRST(ドイツ情報数理研究所)客員研究員、(一財)電力中央研究所副研究参事、東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻連携教授を経て、現在青山学院大学理工学部経営システム工学科教授。 専门分野は机械学习の理论と応用。 主な着书『知の科学シリーズ サポートベクターマシン』(単着)、『パターン认识と机械学习』(訳)。 现在、闯厂础滨シニア编集委员、経产省スマート保安プロモーション委员会常任委委员。
理工学部物理?数理学科 教授 中山 裕道 [NAKAYAMA Hiromichi] カオス现象とは、最初の状态がちょっとしか违わないのに、将来まったく别の状态になる现象です。天気予报がはずれやすい根拠になるものです。 いま、８つの笼をぶら下げた水车を考えます（図）。普通は、水を中心より左右にずれた位置から落とすため、水车がくるくる回って発电します。ここでは真上から水を落とした状况を考えましょう。笼の底に适当な大きさの穴をあけておき、少し回した状态から始めると、时计回りにまわったあと、今度は反时计回りに回り、また时计回りに回ったりを繰り返します。下部のグラフが回転の様子です。一见不规则に见えて、规则性もあります。このモデルはローレンツ水车と呼ばれていて、その动きがカオス现象になることが知られています。 水车の动きを别の视点から分析するとローレンツ?アトラクタという図形が现れてきます。ローレンツ?アトラクタは、気象现象がカオスになるための根拠として有名です。现在の気圧配置がちょっとだけ违っただけで、数日后にはまったく违う天気になってしまうことが起きます。これは気象がカオス现象だからです。地表が热せられ、上昇気流が起き、上空で冷やされて降りてくる。この仕组みを追っていくと、ローレンツ?アトラクタという図形が现れてくるのです。 ローレンツ水车を见ていて、将来を予测しようとすると意外に当たりません。同じように、天気予报は难しいことになります。简単な规则に従って起きるのに、不思议な挙动をするところがカオスの魅力です。
理工学部物理?数理学科 教授 中山 裕道 [NAKAYAMA Hiromichi] 东京大学大学院理学系研究科博士课程修了。広岛大学総合科学部助教授を経て、现在青山学院大学理工学部教授。専门分野は位相几何学、力学系理论。
理工学部経営システム工学科 教授 大内 紀知 [OUCHI Noritomo] スイスのInternational Institute for Management Development (IMD: 国際経営開発研究所) が発表した「World Competitiveness Ranking 2022 (世界競争力ランキング 2022)」で、日本は34位でした。現代の若者に、日本はかつてこのランキングで1位だった時代があるといっても、信じてもらえないかもしれません。このような状況の中で、日本の政府や企業にとっては、イノベーションの創出が長年の課題となっています。 イノベーションは、オーストリア出身の経済学者である厂肠丑耻尘辫别迟别谤（シュンペーター）が1911年に提唱したとされています。それから现在に至るまで、「イノベーションをどう起こす？」という问いに対して世界中の研究者达が、様々な仮説を立て、その検証を行ってきました。それらの研究から、いったいどのような知见が得られているのでしょうか。 本讲义では、イノベーションに関连する研究の中でも、データを用いた実証研究に焦点を当て、「幅広い知识を探索した方が、イノベーションを起こしやすいのか？」「公司の外部にある知识をどうすれば上手く活用できるのか？」「公司がリスクの高い技术开発に取り组むのは、どのような状态にあるときか？」などのテーマについて、わかりやすく绍介したいと思います。また、これらの研究の多くでは、特许データを用いた分析を行っていますので、なぜ特许データを用いるのか、特许データからは何がわかるのか、具体的な分析手法などについてもご説明いたします。
理工学部経営システム工学科 教授 大内 紀知 [OUCHI Noritomo] 2000年东京工业大学卒业。2002年东京工业大学大学院士课程修了。キヤノン株式会社を経て、2008年东京工业大学大学院博士课程修了。博士（工学）。株式会社日立製作所を経て、2010年青山学院大学理工学部准教授。2018年より同教授。 専门分野はイノベーション?マネジメント。
理工学部物理?数理学科 教授 増田 哲[MASUDA Tetsu] 微分方程式とは、未知関数とその导関数たちの间に成り立つ関係式のことです。また、微分方程式を満たす関数のことを微分方程式の解といいます。多くの自然现象、とくに物理学の基本法则などは、微分方程式の言叶で记述されます。 一方で、微分方程式の解のふるまいを数値计算などで调べる场合には、微分方程式を差分方程式（大雑把にいえば渐化式）で近似する必要があります。微分方程式を差分化する方法にはさまざまなものがあって、「どのような差分化が最も优れているか」という问いは、目的や动机によるとしか言えません。ここでは、「与えられた微分方程式の解の性质がよくわかっているときは、その解の性质を保つように差分化すべきである」との立场をとります。とくに、微分方程式の解をよく知っている関数で具体的に书き下せる场合には、その関数の大域的なふるまいを保つよう差分化しよう、ということです。 本讲义では、このような差分化の方法について、いくつかの例を用いて解説します。具体的には、指数関数（が満たす微分方程式）、ロジスティック方程式、非线形振动子などです。时间に余裕があれば、私の研究に関连してパンルヴェ方程式と呼ばれる微分方程式についても述べるかもしれません。 この讲义を聴讲するにあたり、指数関数と叁角関数について高等学校で学ぶ程度の知识があることは仮定します。黒板に式を书きながら、ゆっくりと、詰め込み过ぎないよう话すつもりです。
理工学部物理?数理学科 教授 増田 哲[MASUDA Tetsu] 立命馆大学理工学研究科博士课程后期课程修了。神戸大学大学院自然科学研究科助手等を経て、现在、青山学院大学理工学部教授。専门分野は数学。
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