データサイエンス学部：立正大学 受験BBS

第１志望{emj_ip_0106}
第２志望以降{emj_ip_0107}

★ 【立正大学データサイエンス学部・永田研究室】
S&C CORPORATION sport-science.jp 2022/06/21
その２

・立正大学データサイエンス学部は、学内のみにとどまらず独立リーグの武蔵ヒートベアーズとタッグを組んで、盗塁数を大幅に増加させる【盗塁プロジェクト】に取り組みました。
・走力を武器とする選手の、スプリント中の接地時間やピッチ、そしてスタート反応などを OptoJumpNext で計測しながらフォームを試行錯誤して、さらなる走能力の向上に結び付けました。
・結果として2021年にリーグのシーズン記録を大幅に上回る盗塁数を記録し、スポーツ科学を見事に現場に直結させることに成功しました。
・グランドで盗塁を模した計測を行う際には光電管 WITTY をベース付近に設置し、反応スタートからスライディングまで、競技でのプレーに極めて近い形でデータ取得を行っています。
・データサイエンス学部・永田研究室の学生は自身も VBT を実践し、トレーニングやジャンプで得られる数値を「トレーニングの一回挙上、一回のジャンプの質が高くなる」と重要視しています。

これらを通して、今後もスポーツ界で質の高いデータを活用する人材が多く輩出されることと思います。

この記事の元記事はこちらから {emj_ip_0675} :https://sport-science.jp/user/detail/20220624135340/

★ 立正大学データサイエンス学部の特徴は？
　2023年度

・データサイエンスを体系的に学ぶカリキュラム
・企業や組織と連携した実践的な学び
・多様な分野（ビジネス・社会・観光・スポーツ）でデータ利活用の実績を持つ教員陣による講義

*ビジネス：
経済学・経営学、マーケティング、金融データ分析、サービス科学、インベーションマネージメント
*社会：
社会調査 / 地域分析、EBPM (証拠に基づく政策立案）、犯罪社会学、リモートセンシング、空間情報システム / 気象データ解析
*観光：
観光経済学、観光統計、観光データ分析、観光マーケティング、スポーツツーリズム
*スポーツ：
データによる戦術・戦略、コーチング、スポーツモニタリング、トレーニング科学、スポーツアナリティクス

◆教育の特色
※文理融合型の学びを通じて、実社会で活躍で生きるデータサイエンティストをめざす！
・数理・統計、AI 及びプログラミングを基礎からじっくりと学修
・データサイエンスの応用（ビジネス・社会・観光・スポーツ）に関する授業が充実
・インターンシップやフィールドワークなど、実社会におけるデータサイエンスの利活用を意識した学び
・学生全員に1人1台ノートパソコンを貸与し、プログラミング学習やオンライン授業などをサポート

◆教員紹介
・様々な分野でデータ利活用の実績をもつ教員が指導にあたります。
◆模擬授業動画
・データサイエンス学のススメ（北村行伸教授）
・正確なデータを作るためのデータサイエンス（高部勲教授）
・コンピュータビジョン 〜物体を知覚する人工知能 〜（上原宏教授）
・ダイナミックプライシングによる価格戦略とその可能性（大井達雄教授）
・データサイエンスでスポーツをアップデート（永田聡典講師）

◆その他

詳しくは、{emj_ip_0675} https://www.ris.ac.jp/examination_information/event/pdf/ds2023.pdf

★ 立正大学データサイエンス学部【上原宏教授】---人工知能学会において全国大会優秀賞を受賞されました
22022．11.03.

2022年6月に開催された人工知能学会2022年度全国大会において上原先生が発表されたキッチンデータサイエンスの研究がオーガナイズドセッション部門優秀賞を受賞し、人口知能学会誌11月号にて表彰されました。
本研究は大量に収集した料理レシピの口コミに書き込まれた食感表現とレシピの素材構成との対応関係を統計モデル（ベイズ推定）で推定し、その結果を調理科学実証データとの比較によって妥当性を評価した研究となっています。


この記事の元記事：https://www.ris.ac.jp/ds/news/hca0a70000000zqz.html

JSAi 一般社団法人・人工知能学会（The Japanese Society for Artificial Intelligence）：
https://www.ai-gakkai.or.jp/about/award/jsai_award-conf/

★データサイエンス概論�T＆�U【平均・分散・相関について】

九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門の内田誠一教授が、データサイエンスにおける【データの平均・分散・相関】について分かりやすく説明しております。

データサイエンスに興味がある人、数学でどんな事柄を学ぶのかについて分かりやすく解説しているので、一読してみることをオススメします。

★★★ お薦め記事！！！
【データサイエンス概論�T＆�U　平均・分散・相関】九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門・内田誠一教授 ：
http://mdsc.kyushu-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2021/08/dee163f1b2a16269e4d1e85b32abfcf0.pdf

立正大学データサイエンス学部

2024.01.25 NEWS
[お知らせ]：産学連携共同研究開発の実施のお知らせ。

この度、立正大学、みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社および旭化成株式会社の三者で、"景気動向予測モデル開発"について共同研究開発契約を2023年12月1日付で締結しました（契約期間は2025年3月31日まで）。
立正大学の担当者は家富洋教授です。

産学連携共同研究開発の実施のお知らせ：https://www.ris.ac.jp/ds/news/hru7mc0000000027.html

★ 立正大学データサイエンス学部の【note】について

立正大学データサイエンス学部の活動・ニュースについて発信しています！


（＾〜＾）：https://note.com/rissho_ds/

【コラム】背面跳びの物理学

2023年10月4日 18:22

立正大学データサイエンス学部　講師　成塚拓真

★ 走り高跳びを例に物理学について考えてみましょう．

■はじめに
　皆さんは走り高跳びという競技をどの程度ご存知でしょうか？オリンピックや世界陸上を見ると分かるように，今のところ最も効率的な跳び方（と信じられているの）は背面跳びです．実は，この背面跳びには，物理学（特に力学）のエッセンスが詰まっています．物理学というと，数式がたくさん出てきてなんだか難しい学問のように思えるかもしれません．ですが，普段色々なスポーツをしている皆さんは，物理学を身体で理解しているはずです．ここでは，背面跳びを例に，物理学を頭で理解してみましょう．

画像：下（↓）のURLをクリック
図　背面跳びの助走から着地まで

■助走
　背面跳びでは，まず直線助走によって十分な助走スピードを獲得します．このように速度が増加する度合いは「加速度」という量で表されます．皆さんは，加速度を得るために地面に力を加える必要があることを身体で理解しているはずです．一方，このことをちゃんと数式で表したものが，「ニュートンの運動方程式」です．これは，物体の加速度が加えた力に比例し，質量に反比例するという関係式です．
　直線助走で十分に加速できたら，後半は曲線上を走ります．曲線助走は，車のハンドルを切るようなものなので，身体が外向きに引っ張られます．このときにはたらく力は「遠心力」と呼ばれ，曲がり方（曲率）がきつくなるほど，助走スピードが速くなるほど大きくなります．遠心力に対抗するには，スピードを調整しながら身体を曲線の内側に傾ける技術が重要です．さて，助走の後半で，なぜこのように曲線上を走るのでしょうか？その答えは，実際に背面跳びをやってみると分かります．背面跳びとはその名の通り，背中からバーを越える跳び方ですが，曲線助走をすることによって踏み切り後に勝手に身体が回転してくれるのです．物理学では，このように身体が回転する勢いを「角運動量」という量で表します．曲線助走の大きな目的は，自然に角運動量を獲得することにあるわけです．

■踏み切り
　
■続きは以下のURL（↓）をクリック

★【コラム】背面跳びの物理学：https://note.com/rissho_ds/n/n10fca7a0abb5

【コラム】AIとどのように付き合えばいいのか
2023年6月20日 21:13

立正大学データサイエンス学部　教授　北村行伸

近年急拡大してきている生成AIとの付き合い方について考察します。AIを過度に評価し追従するのではなく、また、不必要に恐れ、敵対するのでもなく、人間が今後の社会を運営していく上で、不可欠な同伴者として、切磋琢磨すべき対象として扱うべきでしょう。

■生成AIがもたらしたもの
　昨年、11月に対話型AI（生成AI）であるChatGPTがOpenAI社からリリースされ、またたくまに利用者が1億人を超え、多言語での対応も可能であり、世界的なインパクトを与える技術として注目されています。この生成AIは画像、文章、音声、プログラムコード、構造化データなどさまざまなコンテンツを、人間が作成するような自然な形で、しかも短時間で生成できるところに特徴があります。会議の議事録の作成や、講論の論点の整理などに使えるだけではなく、音楽や画像を作成するAIと組み合わせて、創造的な音楽を作曲し、空想的な絵画を制作することもできます。本文中のイメージ図は・・・

■AIとの真剣勝負
　AIは、恐らく人間にとんでもない恩恵をもたらしてくれるものとなるでしょう。そのプラス面をどのように生かし、マイナス面をどのように抑え込んでいけばいいでしょうか。
　最近、AIに関して極めておもしろい事例が起こったのでそれを紹介したいと思います。ChatGPTの登場以前に、我々がAIの進歩に関して衝撃を受けた・・・

■AIとの共存
　AIが人間にかなり近い存在で、人間の社会的な行動の大部分を代替してくれる可能性があることは既に論じた通りです。同時に、AIと人間の違いを強く感じるのは、AIは感情や娯楽という意識を持っていないということです。
　SF小説や映画で人型AIロボットと人間の間に、感情や愛情が芽生えるという描かれ方をされることがありますが、少なくとも現状ではAIに感情があるという確固たる証拠はありません（一部の研究者は感情のようなものがあると・・・

【コラム】AIとどのように付き合えばいいのか：https://note.com/rissho_ds/n/n82f5989f43e2

【授業紹介】空間情報の重ね合わせ〜地理情報システムを活用して新たな知見や発見を生み出そう〜

2023年6月11日 16:57

立正大学データサイエンス学部　教授　白木洋平

今回は地理情報システムの操作方法や空間情報の活用方法について学ぶ授業『空間情報システム学実習』の紹介をしたいと思います。

■そもそも空間情報って何だろう？
「空間情報」。聞き慣れない言葉だと思いますが、簡単に言ってしまえば「位置の情報（経緯度や住所など）」と「位置に関連づけられた情報」を持つ情報のことを指します。たとえば「緯度XXX.XX、経度YYY.YY（位置の情報）にあるAバス停（紐づけられた情報）」といった情報が空間情報に当たります。もう少し詳しく知りたい人は参考文献[1]に記載・・・

■空間情報を解析することができる「地理情報システム」 とは
地理情報システム（英語ではGeographic Information System、頭文字を取ってGISとも呼ばれています）を利用すると、GISに表示された地図の上に様々な空間情報を重ね合わせていくことが出来ます。たとえば、白地図の上に「土地利用」や「建物」「道路」「鉄道」「河川」などの空間情報を重ね合わせてみたらどうなるでしょうか。上から見てみると現実世界のように見えてくるとは思いませんか？このように、色々な空間情報をGISに「読み込ま・・・

■人工衛星から撮影された地球の画像も空間情報！？
宇宙空間を周回している人工衛星から撮影された画像、いわゆる衛星画像は、それ自体はただの画像ですが、撮影された画像が地球上のどの位置の画像かという「位置の情報」を追加してあげれば、それはたちまち空間情報になります。衛星画像からは様々な情報を得ることができます。たとえば、人間の目で見たような色合いの情報（デジカメなどで撮影したようなものをイメージ・・・

■終わりに
空間情報を重ね合わせて様々な解析を行うことができるGISは、研究・教育機関だけではなく、行政機関や民間企業でも積極的に利用がなされています。空間情報システム実習では、GISの操作方法や衛星画像も含めた様々な空間情報の活用方法について学んで行きます。

【授業紹介】空間情報の重ね合わせ〜地理情報システムを活用して新たな知見や発見
を生み出そう〜：https://note.com/rissho_ds/n/ne1565bbe1366

【授業紹介】 正確なデータを作るためのデータサイエンスを学ぼう

2023年9月17日 18:38

立正大学データサイエンス学部　教授　高部　勲

■正確なデータを作るための技術
　AI・データサイエンスの各分野では様々なデータを用いて、将来予測やデータの背後に潜む構造の把握を行うためのアルゴリズムが開発されています。しかし、それらのアルゴリズムに入力するデータが誤っていれば、そこから導かれる結論も誤ったものになってしまうおそれがあります。例えば、インターネット通販のデータを分析する際に、若い人に偏ったデータを使ってしまうと、若い人以外の行動が、分析結果に反映されない可能性があります。このように、扱うデータにバイアス（偏り）があることや、そのようなバイアスに起因して起こる問題のことを、「データバイアス」といいます。データバイアスにより・・・

■アンケート調査の科学
　このようなデータのバイアスの問題や課題に対応するためには、いかに正確で偏りのないデータを作成するかということを深く考え、其れを実現するために必要となる考え方や方法を学ぶことが重要になってきます。これについて、アンケート調査や世論調査などの「社会調査」の分野では、対象となる集団（母集団）を反映するような標本（サンプル）を適切に抽出し、その性質を正確に把握するための質問事項などの研究が行われています。こうした・・・

■社会調査士の取得を目指して
　このようなアンケート調査などの方法を学び、社会調査の現場で必要な能力を持った社会調査の専門家であることを示す「社会調査士」という資格があります（一般社団法人「社会調査協会」が認定）。
　立正大学データサイエンス学部では、資格認定に必要な科目を開講しており、これらの単位を取得し、大学卒業時に申請することにより、社会調査士の資格を取得することができます。情報社会の進展に伴い、調査の実施やデータの・・・

★ 社会調査とは？：社会調査の定義
・社会的な問題に基づいてデータを収集し、
・収集したデータを使って社会について考え、
・その結果を公表する
一連の過程

★【授業紹介】 正確なデータを作るためのデータサイエンスを学ぼう：https://note.com/rissho_ds/n/nf64c263e4bef