2026年度につきましても、福知山公立大学数理データサイエンスセンター主催の研究会を開催いたします。恒例となっております、数理データサイエンス分野の著名な研究者による研究事例紹介の講演、および福知山公立大学情報学部と大学院地域情報学研究科の学生、教員、外部の研究者を交えた研究活動を紹介するポスターセッションに加え、口頭発表セッションを新たに設けます。口頭発表およびポスターセッションについては、数理データサイエンスに関連する広い分野を対象としており、最新の研究成果に限らず、事例紹介や進行中のプロジェクトなども含めて発表者を募ります。皆様の積極的なご参加をお待ちしております。
プログラム
講演概要
説明可能なAI（XAI）による社会データ分析の実践
岸本樹氏（福知山公立大学数理・データサイエンスセンター） Web上のデータを、いかに収集・分析し、社会現象の解明に繋げるか。本講演では、クラウドファンディングの実データを例に、どのような要因が資金調達に関連しているかについて、実践的な分析プロセスを解説します。分析モデルとして、従来の線形的な統計モデルと、推定精度および解釈性に優れている複数の機械学習モデルを用いて、それぞれのモデルを対比・併用する手法を紹介します。
確率過程としての確率セルオートマトン
延東和茂（近畿大学理工学部理学科数学コース）セルオートマトンは時間、空間、状態の全ての変数が離散的な時間発展系である。また、確率変数を導入した拡張系は、数学のみならず、物理学や交通工学、生命科学の分野でも研究がおこなわれている。講演者は、確率セルオートマトンを離散確率過程としてとらえ、それらの知見を用いることで系の性質を解明することを目指している。本講演では、セルオートマトン、確率過程の概要を説明し、具体例に触れながら確率セルオートマトンの解析手法を紹介する。
ソフトコンピューティング技術を活用した産学共同研究の取り組み
礒川悌次郎（兵庫県立大学大学院工学研究科）ニューラルネットワークや進化計算アルゴリズムは、現在のAI技術を支える主要な技術であり、これらはソフトコンピューティング技術として総称される。本講演では、産学共同研究においてソフトコンピューティング技術を実社会の課題に適用した事例として、表面実装部品の外観検査や浄水場における河川水質予測などを紹介する。これらの事例を通じて、ソフトコンピューティング技術の実社会への応用と、産学共同研究における取り組みについて述べる。
