教員立教大学大学院 人工知能科学研究科

専任教員紹介

内山 泰伸 教授(研究科委員長)

東京大学大学院理学研究科物理学専攻で博士(理学)の学位を取得。SLAC国立加速器研究所Panofsky Fellowを経て、2013年に立教大学理学部物理学科に着任し、高エネルギー天文学の研究室を主宰。日本天文学会第21回研究奨励賞受賞、第5回宇宙科学奨励賞受賞。2018年、先端テクノロジーのベンチャーGalaxiesを起業。

主要研究テーマ:高エネルギー天文学、応用人工知能
高エネルギー天文学の研究、特に宇宙線の起源の解明や、ブラックホールが駆動する相対論的ジェットの研究を行っている。応用人工知能の分野では、ソーシャルVR・ハイパーリアリティの研究開発、スポーツテックやリテールテックの推進などに取り組んでいる。また、企業との共同研究として無人店舗実証実験を企画している。

大西 立顕 教授

東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。博士(科学)。同大学院法学政治学研究科助手、同研究科助教、キヤノングローバル戦略研究所研究員、同研究所主任研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科准教授を経て2020年より現職。

主要研究テーマ:社会・経済や諸分野におけるビッグデータの解析
データ科学、機械学習、社会・経済物理学、ネットワーク科学、超並列計算の手法を用いて店舗・施設・人の地理空間情報、金融市場・マウス脳波・人間行動の時系列、TV・ニュース・Twitter・ウェブのテキストデータ、市場間相関・貿易・取引関係のネットワークなどを実証科学的に研究することで、価値ある新たな知見の創出を目指している。

正田 備也 教授

東京大学理科Ⅰ類に入学、理学系研究科情報科学専攻と総合文化研究科広域科学専攻科学史・科学哲学研究室とで修士修了。光学メーカに勤務後、東京大学大学院情報理工学系研究科で博士号取得。長崎大学での13年の教員生活を経て現在に至る。

主要研究テーマ:確率モデルによるテキストマイニング
確率モデルによるテキストマイニング、特にトピックモデルを使った大規模コーパスの分析を中心に研究を進めている。潜在的ディリクレ配分法を拡張したモデルによる学術情報の分析や、ベイズ的データモデリングによるセンサデータ分析に取り組んできた。最近は、深層学習との関連で、変分オートエンコーダを用いた大規模データの分析に関心がある。

村上 祐子 教授

立教大学大学院人工知能研究科・文学部教授。Ph.D. (Indiana University,Philosophy)。国立情報学研究所、東北大学理学部・文学部、立教大学理学部を経て現職。

主要研究テーマ:人工知能の哲学・倫理
人工知能の哲学:既存の哲学理論が人工知能研究に及ぼしてきた影響と、人工知能開発が哲学理論に及ぼす影響の両方の側面が考えられるが、現在関心があるのは後者である。AIの人格や責任問題のように、いままで自然人を前提に考えられてきた哲学理論の適用限界が明らかになってきた。どこまで既存理論を適用できるのか、適用できない部分について概念を改訂するとしたらどうすべきなのか、極力既存部分に影響しない形にしたいという方向性を守れるとしたら、どういう概念改訂なのか?を考えている。
ほか、哲学・論理学の歴史や情報教育の研究も進めている。

瀧 雅人 准教授

2004年東京大学理学部物理学科卒業。2009年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。2009年から2012年まで京都大学基礎物理学研究所博士研究員。その後、理化学研究所 基礎科学特別研究員、数理創造プログラム(iTHEMS)上級研究員を経て現職。

主要研究テーマ:深層学習の仕組みの研究と、科学・産業への実務的応用
深層学習の基礎研究を通じて、その成功の背後にあるメカニズムを明らかにし、より良い手法へ改善することを目指している。例えば、より説明性の高い深層学習アーキテクチャをデザインすることでデータから科学的な知識を抽出したり、あるいは敵対的事例などの深層学習の未解明な部分の研究を行なっている。また、深層学習を使って医療や神経科学などのサイエンスにおけるデータを分析したり、機械学習・深層学習を産業へ応用する社会実装なども行なっている。

新田 徹 特任教授

筑波大大学院修了後、NECを経て、1990年電子技術総合研究所入所。2001年より産業技術総合研究所(改組による)。同所 上級主任研究員を経て、2021年より客員研究員。2020年より現職。博士(工学)。2000~2008年大阪大学連携大学院教授(数学専攻)(併任)。2010~2014年日本神経回路学会 理事。

主要研究テーマ:高次元ニューラルネットワーク
これまで実数領域で考えられてきた通常のニューラルネットワークを複素数や四元数といった高次元の代数に拡張したニューラルネットワークの研究をしている。実ニューラルネットワークには備わっていない興味深い特性や新たなモデルの創出を探っている。最近は深層ニューラルネットワークの特異点に興味を持っている。

三宅 陽一郎 特任教授

株式会社スクウェア・エニックス テクノロジー推進部 リードAIリサーチャー。博士(工学)。著作に「人工知能のための哲学塾」「人工知能の作り方」「ゲーム情報学概論」「FINAL FANTASY XVの人工知能」「高校生のためのゲームで考える人工知能」(ほか多数)がある。

主要研究テーマ:デジタルゲームにおける人工知能、人工知能と哲学、スマートシティ
デジタルゲームにおける人工知能を研究している。エージェントモデル、意思決定、ゲーム全体をコントロールするメタAI、ビヘイビア・戦略の学習などである。また心身を持つフルセットの人工知能開発には、それを支える強固な哲学的足場が必要であり西洋、東洋哲学と人工知能の関わりを開拓している。さらに人工知能を広く社会に伝えるため、ボードゲームを用いたワークショップ形式の人工知能教育法をテーマとしている。

吉川 厚 特任教授

1991年慶応義塾大学理工学研究科博士課程修了、工学博士。同年日本電信電話会社入社、NTT基礎研究所等の研究所所属を経て、2000年NTTデータ転籍。起業組織に所属。2006年教育測定研究所、2016年持ち株会社(株)EduLab。2004年から東京工業大学の連携教授、特定教授兼務。

主要研究テーマ:技術の社会応用、データ測定論、人材育成
企業と提携し、既存のデータを複数利用しながら課題を解決する方法を考え、どうしても足りない場合に新しくデータを入手する方法を考案したりしながら、現存する社会的な課題を解決することを行っている。そのときには、人の動きや、法律、特許等、課題解決に関わる周辺までのことを考慮し、総合的な解決をするのが大切だと考えている。特に、学習・人事データを扱っているが、分析に留まらず、人事制度や評価制度などにも関わりながら進めている。

その他科目担当者紹介

浦川 伸一 客員教授

立教大学社会学部卒。日本アイ・ビー・エム株式会社でSE、プロジェクトマネージャを経て、損害保険ジャパン執行役員。現在、同取締役専務執行役員及び、経団連DXタスクフォース座長、内閣府人間中心のAI社会原則会議構成員、NEDO委員(AI関連)などをつとめる。

主要研究テーマ:AIの社会実装に関する原則・倫理及びシステム開発のあり方
多数の金融機関での業務改革や基幹システム開発を通じ、ソフトウエアエンジニアリング、プロジェクトマネジメント、各種標準化、オープン技術などに着眼した、理論と実践の両立を研究。近年は、①デジタル変革やA Iを用いたシステム開発による社会インパクト、②産業界を横断したDXやA I活用の推進、③データ×A Iの横断的な利活用、④実践的A I人材の育成に取り組んでいる。

アンドラーデ シルバ ダニエル ゲオルグ 客員准教授

ドイツにてパッサウ大学情報科学(Diplom)修了後来日。東京大学大学院コンピュータ科学専攻博士課程修了。博士(情報理工学)。2011年よりNEC中央研究所に所属。在職中に総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻博士課程修了。博士(統計科学)。

主要研究テーマ:ベイズ統計に基づいた機械学習とデータ分析手法
過去にはテキストデータにおける分類、翻訳、意味理解に関して研究し、近年はベイズ統計に基づいたモデル選択と膨大な高次元のデータでも効率的な計算方法に取り組んでいる。医療現場からセキュリティ分野まで観測データをより効果的に利用し、診断やリスク解析を改善することが目標だ。

石川 真之介 客員准教授

2011年、東京大学大学院理学系研究科修了。理学博士。カリフォルニア大学バークレー校、JAXA他での研究員を経て、2019年より株式会社豆蔵に入社。デジタル戦略支援事業部所属。

主要研究テーマ:応用人工知能、宇宙データ分析、教育工学
民間企業におけるビジネス課題をはじめとする種々のテーマに対して、データ分析による課題解決に取り組んでいる。最近では、人工衛星により宇宙から観測されたデータに機械学習技術を適用して判断を自動化する試みも行っており、ビジネスにおける衛星データの利活用の取り組みも行っている。また、AI・機械学習を中心とした先端技術をテーマとした社会人研修を通し、人材開発も行っている。

北澤 正樹 客員准教授

東京工業大学大学院修士課程修了後、メーカーにてデータ解析業務に従事。在職中に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博士後期課程に進学し、2017年修了。博士(工学)。その後、電機メーカーで人工知能技術の研究・開発を経て、現在、北澤技研代表。

主要研究テーマ:データ解析技術の産業・社会応用
製造などの各種現場で生じている様々な課題を対象として、機械工学(Industrial engineering/ Supply chain management)・応用統計・人工知能系(Agent-based simulation/最適化/機械学習)といった複数分野の技術を組み合わせて、解決に取り組んでいる。特に、業務効率化や品質改善、人の動作も要素に含めたシミュレータ構築とその利用による意思決定支援・全体最適化に興味を持っている。

前田 順一郎 客員准教授

東京大学経済学部卒。マンチェスター大学MBA。公認会計士・税理士・行政書士。都市銀行勤務を経てあずさ監査法人に入所。金融機関の財務諸表監査やM&A、海外業務を担当。KPMGロサンゼルス事務所勤務を経験。その後、国土交通省航空局にて空港経営改革を推進。現在は日本公認会計士協会板橋会副会長もつとめる。

主要研究テーマ:AI時代の金融・社会インフラ・社会システムのあり方
会計・金融の知識や中央官庁での政策立案の経験を活かして、我が国の技術革新を促進するために必要なあらゆることを模索しています。とりわけ①会計制度や金融システムの効率化推進にあたっての制度面や規制上の課題、②AI・ロボット化の時代における社会インフラ運営の官民連携のあり方、③我が国の技術革新を促す税・社会保障・統治機構システムのあり方についての研究を行っております。

村上 隆夫 客員准教授

東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士(情報理工学)。日立製作所 研究員、産業技術総合研究所 研究員を経て、2018年より産業技術総合研究所 主任研究員。2020年カリフォルニア大学サンディエゴ校客員研究員。専門分野はプライバシー保護、機械学習の安全性。

主要研究テーマ:プライバシー保護、機械学習の安全性
安心・安全なデータ解析や機械学習の実現に向けた研究を進めている。具体的には、ユーザのプライバシーとデータの有用性を両立するための新しい安全性指標・データ加工方法の研究や、機械学習システムに潜むセキュリティ・プライバシーのリスク評価の研究を行っている。また、2019年には位置情報の匿名加工・再識別コンテストPWSCup2019の設計に中心的に取り組み、現在はソーシャルグラフのプライバシー保護にも取り組んでいる。

伊藤 真利子 助教

総合研究大学院大学先導科学研究科五年一貫制博士課程修了。博士(理学)。同研究科特別研究員、東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャルICT研究センター特任研究員を経て、2020年より現職。

主要研究テーマ:物質・材料及び社会経済データの解析
(1)物質・材料関連の様々な構造に対するデータ解析。化合物空間(存在し得る化合物によって構成される空間)の構造や、ブロック共重合体に見られるミクロ相分離構造の特徴づけに関する研究を行っている。
(2)人口、店舗・施設空間分布についての実証分析。マルチフラクタルの観点から、各空間分布の特徴を捉える研究をしている。
(3)集団意思決定の理論研究。個人の社会情報を取り入れる行為が集団意思決定に与える影響について調べている。

佐々木 宏 教授

大阪大学大学院経済学研究科博士課程修了。博士(経済学:大阪大学)。現在、立教大学経営学部教授。(株)三和総合研究所(現三菱UFJリサーチ&コンサルティング)の研究員を経て大学教員になる。経営学部では、マーケティングリサーチ等を担当。

主要研究テーマ:デジタル・トランスフォーメーション(経営学からのアプローチ)
経営学・経済学をベースにして、ITイノベーションやデジタル・トランスフォーメーションについて研究している。ITの事業戦略、マネジメント、業務オペレーションへの適用可能性に興味があり、AIは極めて重要な位置を占めると考えている。現在、グローバルには37ヵ国の研究者が参加するIT関連の国際比較プロジェクト、ローカルには実務家と一緒にマーケティングリサーチの教育プログラム開発や、経営学部の研究仲間とSDGsと企業経営の関係についての検証などを行っている。

和田 伸一郎 教授

2004年 京都大学大学院人間・環境学研究科博士課程修了
2007年~2011年 中部大学専任講師
2011年~2016年 中部大学准教授
2016年~2019年 立教大学社会学研究科准教授
2019年~現在 立教大学社会学研究科教授

主要研究テーマ:AI社会論、自然言語処理、AIと哲学
人間存在は情報環境の中でどのような在り様をしているのか現代哲学から考えた後、インターネットについて政治経済学、地政学的観点から考察してきた。現在、自然言語処理を使ってSNSビッグデータ分析を行うことによって、日本社会の構造的欠陥を明らかにすると同時に、ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムといった技術的系列を、その構造的欠陥の改善に役立てるべくどのように外部挿入すればいいかというAI社会論を構想している。