みらいぶっくグループ
IT・AI・デジタル、情報系 一挙公開
日本の再生を担う重点テーマたち!
理系文系も、研究するなら、この大学！
※日本の学問における研究は、文部科学省の日本学術振興会を通して支払われる研究費(科学研究費補助金)でその多くがされています。本コーナーで紹介する大学は、平成23から27年までの研究採択件数が多い大学です。
◆contents◆
ハードウェア、ソフトウェア（OS、クラウド、アプリ等）
2.どこでもインターネットユビキタス！ ～IoT実現に向けて
ネットワーク、セキュリティ
データベース、マルチメディア
知能ロボティクス、知覚（画像・言語等）情報の処理、ヒューマンインタフェース、エンタテイメント
高性能計算、計算シミュレーション
生命情報科学（バイオインフォマティクス）、ウェブ情報学、人文情報学
1.進化するコンピュータ
●どんな学問か●
コンピュータは、電子工学の半導体チップ技術の上に成り立っています。半導体チップをもとに、計算を行う中枢の演算装置・プロセッサ（CPU）や、システム全体に特徴的な基本的なしくみを作るマシンのアーキテクチャ設計が行われるわけです。それが、うまく設計デザインされ、その上にOSやアプリケーションソフトが乗ることで、コンピュータは、その機能を発揮します。
そんなアーキテクチャのあり方を研究するのがこの分野。近年は、関連機器の小型化にも伴い、利用者の使いたい性能や機能に合わせて、独自のアーキテクチャが設計され、ハードウェアとして実装される組込みシステムが重要になっています。ここまで広まったスマホに加えて、無線とインターネットにつないだ家電等機器は、組込みシステムへの期待をますます高めています。
さらに、ハードウェアのツールFPGAを利用した設計も、気軽で多様な装置作りへの期待を高めています。FPGAは自分の欲しいと思うハードウェアに書き換えのできる(リコンフィギャラブル)ツールとしてハードにおける柔軟な対応を可能にしました。
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★計算機システムが学べる大学・研究者
★計算機システムが学べる大学・研究者
★LSI設計技術が学べる大学・研究者
★リコンフィギャラブル(再構成可能)コンピューティングが学べる大学・研究者
★組込み・FPGA、知能ロボティクスが学べる大学・研究者
★組込みシステムが学べる研究者
●どんな学問か●
コンピュータが、バラエティ豊かな作業を実行するには、処理内容が記述されたプログラム、つまりソフトウェアが重要です。どんなソフトウェアのあり方がそれを実現させ得るかが、この分野の研究テーマ。最も基本になるソフトは、オペレーションシステム（OS）。OSはハードウェアの上に乘ってハードを管理し、一方、アプリケーションソフトに対して便利な環境を提供し、システム全体を管理します。WindowOS、アップルのiOS、Androidなどが有名です。OSとアプリケーションソフトの中間に位置するのはミドルウェア。例えば、最近クラウドコンピューティングで活用されている分散処理基盤ソフトというのもミドルウェアです。これを使うと、複数のコンピュータがネットワークを介して互いに通信を行いながら、全体として少ないリソースで効率的な処理ができるようになります。この分野の研究によって、ミドルウェアにおける仮想化ソフトやクラウドの利用技術が開発されてきました。
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●どんな学問か●
機械を動かす電位は、＋または－になる。そこで10進法の計算法をやめて0と1の2進法にすれば、機械に乗せられ、すべての計算ができるはず――こうして生まれたのがコンピュータです。この学問は、情報学の一番の基礎理論として、コンピュータの人工言語、つまりプログラミング言語というものについて、どんな文法でどのように記述するといいのかなどについて研究します。コンピュータはその後とても小型化・高速化しましたが、理論に関しては、この考え方を脱していません。ただし人工言語であるプログラミング言語の設計やアルゴリズムと呼ぶ個々の計算手順、計算理論は飛躍的に進歩しました。
最先端のテーマとしては、ミクロの世界の物理現象を捉える物理学とされる量子力学の原理に基づく、現在のコンピュータの計算原理とは異なる、新たな原理によるコンピュータ、つまり量子コンピュータの開発を目指した研究が知られています。ミクロの量子論的世界では、0と1も重なり合う、粒子ではなく波のような世界になるため、これまでとは異なる桁違いの高速の計算が可能になります。現在最速のスパコンで何百万年もかかる計算が、一瞬でできるようになるとも言われています。その量子計算理論の研究です。
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★計算理論が学べる大学・研究者
★プログラミング言語・ソフトウェア工学が学べる大学・研究者
★プログラミング教育が学べる大学・研究者
●どんな学問か●
インターネット、列車の運行、工場のライン…今の社会はどれも数学で表現され、コンピュータを通じて解を見出すことで管理され、どれ一つ崩れても大パニックを招きます。この学問は、現実のさまざまな問題を数理情報と捉え、コンピュータも使い、いかに効率的な計算するかのその方法について研究します。そのために、応用数学の一分野であるオペレーションリサーチ（OR）という技法で、数理モデルを作り最適解を求めます。工場の生産計画にとっての課題は、利益を最大にしたいという目標のために、製品Ⅰ、Ⅱ、Ⅲをどれだけ生産するか、ということになります。その際の原料や装置の現状、投入できる時間や人材の人数などの組み合わせから、どう資源配分したらよいかを見つけます。これが、ORの代表的な解法として知られる数理計画です。変数、制約条件等いくつかの条件のもと、利益を最大にする実行可能な(最適)解を求めるのです。鉄道の遅延を記述したり、経路の最適経路を求めたりするのも、ORの技術で、この数理情報学の成果と言えましょう。
2.どこでもインターネットユビキタス！ ～IoT実現に向けて
●どんな学問か●
コンピュータや各種装置の間で行われる通信をより効率化するための送受信回路の開発を行ったり、その基本となる送受信タイミングの制御、電波の送出方法など通信の方式について、情報学的なアプローチではなく、主に物理・電気的な側面から研究を行ったりしています。これまで有線通信では電話ケーブルや光ファイバー、無線通信では携帯電話網、無線LANなどを実現してきました。スマホの普及で課題の一つは、無線の変復調です。送信したい情報信号を電波に変える変調、受信時に元の情報信号に戻す復調のことで、この制御を効率化することにより、高速化や通信エラーの低減が図れます。それらの成果としても生まれてくる、2020年に開始される第5世代移動通信システム（5G<generation>）では、通信できる情報量は飛躍的にアップし、4K、8Kと言われる超高画質の伝送ができ、インスタグラムやYouTubeの画像が格段にきれいになることが期待されます。また5Gでは、ウェアラブル機器などに実装されたセンサーの通信も可能になってきますが、その実現のためには、機器の低消費電力化も課題になると考えられます。
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●どんな学問か●
社会津々浦々まで普及している通信ネットワーク。現在、コンピュータ同士を接続し様々なサービスを提供するインターネットが、その中心になりました。光ファイバー技術は高品質な映像や音声のインターネット上での配信を可能とし、マルチメディア情報通信まで可能にしました。その中にあって「情報ネットワーク」分野では、通信制御手順であるプロトコルをめぐっての研究を行います。端末等、送信元から送信先までのデータの経路の制御、例えば誤りの再送、画像や音声のサービス品質を保つためのタイミングの制御などがあります。電子メールやウェブの制御、電子商取引とされるネット上の取引などのアプリケーション間での情報転送制御もあります。つまり、構造が階層化されており、上位の階層での制御手順の研究開発を行います。
下の階層は、材料や電気に関わる階層で、インフラとなり、工学部の電気系、さらに材料系の学科・専攻などで研究されてきました。（電気系での研究が中心の分野「通信ネットワーク工学」も、インフラ（ハード、すなわち針金と電波）を対象にします。）ただ、現在、研究の中心は、上位の階層に移り、プロトコルをめぐる情報系のネットワーク研究の中に、それらインフラ研究も取り込んでされるようになっており、情報系でのこの領域は、広まっています。特に、最近は家電、車、ゲーム機器などの多様な装置を、携帯電話網も含めたネットワークに繋げていくことでその機能を向上させる動きが激しくなっています(いわゆる、IoT=Internet of Things)。この分野の研究が、ネットワークにおける情報伝送を、多く、速く、遠くへ、そして省電力で飛ばすために必要不可欠です。
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★インターネットと運用技術が学べる大学・研究者
★ユビキタスコンピューティング、行動認識が学べる大学・研究者
★モバイルコンピューティング／位置推定・位置情報サービスが学べる大学・研究者 愛知工業大学、立命館大学、九州工業大学ほか
★パーベイシブ・ユビキタスコンピューティングが学べる大学・研究者
★人間行動センシング(ウェアラブルコンピュータ) が学べる大学・研究者
★ユビキタスネットワーク(IoT/M2M)が学べる研究者
●どんな学問か●
サイバー攻撃からの防御を行うことで、国や企業や個人に対するネットワークを通した犯罪を防いだり、個人のプライバシーを保護したりすることにより安全性を高める学問。サイバーセキュリティとも呼ばれます。情報セキュリティの基本技術は暗号と認証です。暗号は、盗聴やハッキング（侵入）によって誰かに情報を見られるのを防ぐ技術。認証には、情報の送信者が確かに自分の通信相手本人であることを保証する「個人認証」技術と、伝送されたメッセージが途中で改ざんされてないかを確認する「メッセージ認証」技術があります。認証では、数学の性質を利用した公開鍵暗号方式が利用されます。暗号と認証に加え、暗号や認証の技術を使ったファイアウォール、不正侵入検知・防御、ウイルス検知なども重要な防御技術です。ハッカーが被害者に身代金を求めてくるランサムと呼ばれる“暗号化ウイルス恐喝”も起こっています。このランサムウエアなど、次から次ぐに発生する新しく、かつ巧妙さが増している攻撃への予防法の構築が情報セキュリティの課題になっています。
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★情報セキュリティ応用が学べる大学・研究者
★暗号（情報セキュリティ）が学べる大学・研究者
★プライバシー保護が学べる大学・研究者
3.ビッグデータを支えるデータの格納と検索
●どんな学問か●
マルチメディアとは、文書、画像、映像、音声などの複数のデータを利用するメディア。マルチメディアを活用してのWEBサイトの制作や修正技術は一つの研究課題でした。一方、データベース分野では、欲しい情報を蓄え取り出すために、記憶装置内に、情報を蓄えるための各メディアの構造や表現方法や分散配置方法、さらに必要な情報必要な時に高速に取り出すためのなど検索方法などが研究されてきました。マルチメディアにはその技術は不可欠でした。計算機の高速化技術の発展の中で出てきた電子図書館、デジタル博物館、ディジタルアーカイブ、インターネットでのYouTubeなど動画サイトの普及もこの分野の技術あってこその存在でした。近年、インターネットの普及で、映像、SNS、センサーから収集した、複雑で大容量のビッグデータの蓄積が可能になりました。人工知能を使った分析・処理もできるようになってきました。データベース設計のますますの向上も求められるようになっています。
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4.人工知能を創ろう！
●どんな学問か●
機械自身が学習できる[知能]を持ち、知的な情報処理をコンピュータ上で実現するために、人工知能を作ることをめざします。人間は学習過程で何かにつまずくと、それを認識し、失敗の原因を1つずつ取り除いていくことで、繰り返し学習します。計算機が高速・大量の情報処理できるようになり、機械は少しずつ深くまで学習できるようになりました。最先端研究は、この機械学習の一方式であるディープラーニング（深層学習）と呼ばれます。課題の1つにフレーム問題があります。1つの仕事に没頭しているとき、普通、関係ある知識だけ取り出して実行します。人間の脳は考えなくていいときには考えなくて済むような、無意識の「フレーム(枠)」を作るのですが、機械はまだできません。機械は将棋で勝つように強くなっていく学習能力は身につけていますが、赤ちゃんが一目でお母さんとわかっていくという学習能力をまだ身につけていません。脳の情報処理の研究とも結びつきながら、人間の学習能力を解明し、どう人工知能として実現するかは、まさに課題になっています。
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★人工知能／機械学習が学べる大学・研究者
★自然言語処理が学べる大学・研究者
★知識発見とデータマイニングが学べる大学・研究者
●どんな学問か●
ロボットのまず一番の機能は、嫌な作業でも持続できることにあります。その特性を生かしつつ、ロボットに[知能]を注入することで、ロボットがみずから判断し、行動する――情報処理技術を生かした賢いロボットを開発するのがこの学問。廃炉など、人間の労働者が絶対に入っていけない危険ゾーンで仕事をする極限作業用ロボットにより、自律的に、高度な知的な活動をさせるためには、まさに必要な学問分野です。ヒト型の受付嬢ロボット、Pepper君は知られるようになりました。受付嬢ロボットは、人間の女性そっくりの精巧な顔かたち、細やかな動作、自然な音声で、来訪者をもてなすように作られています。空気を読まない知能ロボットとして話題になったPepper君は、人間との会話の噛み合わなさを定量化したシステムを取り入れています。人間のどんな職業が、人工知能によって代えることができるかを、まさに知能ロボティクス分野では、研究していると言えそうです。
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●どんな学問か●
見る、聞く、触るといった人間のしている活動を、人間ではなくセンサーにさせるにあたって、センサーが知覚する情報を、コンピュータがどう処理するのか解き明かします。そして、それがどんな便利な技術や環境を作り出すのかを研究します。バターン認識の技術が知られています。過去の成果に、手書き数字の知覚による郵便番号の自動認識や、指紋の知覚による人の識別があります。最近では、目・鼻・口の間の距離・比率の情報を知覚処理することで、１人１人の人間の顔認識ができる技術も一般的になりました。視覚センサー（カメラ）や加速度センサーを利用したジェスチャ認識はゲームなどにも応用されています。視覚情報処理は、コンピュータが「ロボットの目」を持ち画像を認識するコンピュータビジョンの研究に重要です。音声情報処理は、人の音声を信号データとして処理し、人間らしく自然な音声を出す音声合成、人の声を機械が認識し応答する音声認識技術へと進歩し、スマホの音声アプリなどに利用されています。
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★手書き文字認識／パターン認識が学べる大学・研究者
★画像処理＜コンピュータビジョン＞が学べる大学・研究者
★画像処理（コンピュータビジョン）が学べる大学・研究者
★コンピュータビジョン(知覚情報処理)が学べる大学
★コンピュータグラフィクスが学べる大学・研究者
★音声/音楽処理(統計的音声合成)が学べる大学
★歌声情報処理が学べる大学・研究者
★音楽情報科学/処理(知覚情報処理)が学べる大学・研究者
★音楽情報処理が学べる大学・研究者
★音声情報処理、人工知能・機械学習が学べる大学・研究者
●どんな学問か●
人間にとってコンピュータを含めた装置は、なにより使いやすいということが大切です。そのためにキーボード、そしてスマホの液晶パネルなどがあります。この学問は、人とコンピュータとの具体的なつながり＝インターフェース、さらに相互のかかわり＝インタラクションを明らかにし、どういうつながりが最も良いのか、デザインも含めて考え、よりよい装置やサポートツールを作るのに貢献します。重要な研究に、ユニバーサルデザインとも呼ばれる福祉インターフェースがあります。視覚・聴覚・触覚など複数のセンサーとのインタラクションを通して、利用する人の障がい度に応じた心地よさや心理的な負担の軽減に役立ちます。最新の研究に、福祉機器とVRをつなぎ、部屋にいながら外でビーチバレーをする人と身体を共有するといったインタラクション研究が出てきています。
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★HCI(ヒューマン・コンピュータ・インタラクション）が学べる大学・研究者
公立はこだて未来大学、京都産業大学、北海道大学、関西学院大学ほか
★HCI(ヒューマン・コンピュータ・インタラクション)、グループウエアが学べる大学・研究者
★ヒューマンエージェントインタラクション（HAI）が学べる大学・研究者
★バーチャルリアリティが学べる大学・研究者
★グループウェアが学べる大学・研究者
●どんな学問か●
社会や科学はものごとを理性的に考えることで進歩し、豊かさを獲得してきました。学校でも論理的思考力を高めることが大切と言われます。しかし同時に人は論理で割り切れない――こみあげるうれしさ、楽しさ、さびしさ、ここちよさといった感情の世界を持っています。このような感性的な心の部分を定量的に把握し、理解しようとする学問です。その方法は、仮説を作りアンケートを取ったり、デジタル辞書の中から感性的な言葉のイメージを抽出・分析をしながら一般的な傾向を探ろうとします。楽しさを捉える研究の成果は、ゲームなどエンタテインメントの世界で生かされています。また、かわいいと感じるときどんな情報処理を行っているのか、具体的な研究に、“ゆるキャラ”の自動生成システムの開発があります。ゆるキャラで女子が感じている「かわいさ」度合いをデータで取り出し、かわいさを自動的に作り出すことを支援する情報システム研究と言えます。
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●どんな学問か●
コンピュータを用い、人を楽しませる機器を開発し、これらに関連する情報処理方式を探求する学問です。感性の情報処理を研究する感性情報学と密接に関係します。ゲーム情報学は、人工知能が囲碁の棋士に勝つほどの進展をし、さらに「適度の手加減で気持ちよく勝たせてくれる囲碁プログラム」まで開発されています。エンターテインメントでは、VR、3DのCGなどのデジタルコンテンツの技術開発をします。例えば、たくさんの魚を水中でリアルに泳がすCGモデルの開発があります。アニメ映画に利用されたり、ヘッドマウントディスプレイ（HMD）を利用した仮想ダイビングシステムのVR開発などに応用されます。プレイヤーが村人と村人に化けた人狼となり、相手の正体を探る「人狼ゲーム」をプレイする人工知能の開発も行われています。このゲームではプレイヤー同士がコミュニケーションを鍵となりますが、この開発に際しては、人間らしいコミュニケーションとは何かを探求しています。
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5.かしこく計算～数学を使ってコンピュータを使いこなす
●どんな学問か●
コンピュータのハードウェアの演算能力はどこまで高められるのか？この課題に取り組む学問。有望な研究に、一台のコンピュータに複数のCPUを搭載し、同時並列的に演算処理する並列処理があります。この方法で飛躍的に向上したのが、スーパーコンピュータです。超高速なスーパーコンピュータの出現で、精度の高い長期気象予測や車同士の衝突の詳細な様子、物質の分子軌道などの計算、シミュレーションや可視化が可能になりつつあります。複数の計算機をつなぐことで演算処理を飛躍的に向上させる分散処理の研究もあります。既に、遠隔地も含めネットワーク上の多数のコンピュータを統一的に利用できるようにした、グリッド・コンピューティング技術は、仮想的に高性能は実現してきました。また、エネルギーの高消費をいかに抑えるかも、大きな課題と言えましょう。
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●どんな学問か●
実験等による客観データに基づき一般性を予測し、結論を見出すのが科学研究の基本。流体現象やDNAの解析などでは、そのための大量なデータを取得ができるようになり、さらにそれを様々な計算式で計算し、シミュレーションをすることで、その研究ができるようになってきました。近年誕生してきた「京」(けい)などのスーパーコンピュータなども活用なども視野に入れた研究および、その基礎となる計算手法の研究を近年、計算科学と呼ぶようになりました。
自動車の自動運転などにつながる、高度交通情報システムに関しては、目的地までの経路、推定旅行時間、運転の快適性などの指標を評価関数として数理モデル化し、スパコンを使って膨大なデータから最適な解答を導く方法に関する研究があります。自然現象では、風、雲や気圧配置など流体や熱の物理法則に従う大量の数値データを集め、それをもとにした数値シミュレーションが行われ、降雨の的中率や台風の進路予測の精度を年々高めています。津波による複雑で広域の構造物の被害の詳細な予測シミュレーションもできるようになりました。
6.スマートIT～超分野イノベーションを産み出す
●どんな学問か●
生命（バイオ）を情報科学（インフォマティクス）を使って解き明かそうとするのが生命情報学。人の体はDNAでできています。DNAは４種類の塩基という物質が30億対組み合わさり、その中に約2万数千の遺伝子があります。21世紀初め、多くの生物で実施されたゲノムプロジェクトで明らかになったこのゲノム情報は、大量のデジタル化できる情報を持ち、生命はコンピュータに乗せて解けることがわかり、バイオインフォマティクスは注目されました。重要な研究に、細胞に何万種類もあるタンパク質の立体構造の解析と、遺伝子―タンパク質―代謝という生命の階層的なしくみを解くシステム生物学があります。人工知能技術も取り入れ、病気の原因になる遺伝子の予測もされています。細胞の膜タンパクでの電気信号のやりとりでも情報技術を取り入れ、多くの病気の原因を発見し薬開発の標的を探しています。健康維持や医療にも、情報技術の応用範囲は広がっています。
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●どんな学問か●
ウエブ情報学は、インターネットウエブ上のあらゆる情報処理を対象にした研究や開発を行います。重要なものに、ソーシャルネットワークの分析、ウエブ検索を効率的に行うための計算手順の開発があります。アクセスログ(見た記録)やクリック購入データなどの購買履歴から、意味ある情報――例えばあるユーザーが興味を持ちそうなおススメ情報――を選り分けてくれるウエブマイニング技術などが使われます。
サービス情報学は、様々なサービスを対象に、そのサービスを情報と捉え処理する方法を見出し、その質を上げます。例えば通信や窓口サービス向上のために、確率論を使った待ち行列理論が利用されます。高度交通情報システムでは、道路に配置されたセンサーを通して、最新の道路・環境状況を把握し、カーナビ・情報板を通じてドライバーに事故や渋滞情報を提供します。スマートハウスでも人の動きなどを、センサーを駆使し察知して、低電力消費でありながら自動で電化製品が動くような便利な環境を用意します。
●どんな学問か●
図書館利用者が学習・研究・調査を目的に必要な情報を求め、図書館員は蔵書、資料を検索・提供するサービスの方法を検討します。急速に増えた音声や画像などのデジタルコンテンツのデータベース化（電子図書館と呼ばれる）と情報処理も行います。新しい課題として、大量の新刊・古書・電子書籍の書誌データを統計的手法で解析・計算する計量情報学が求められます。
人文社会情報学は文学、歴史、教育、法律、社会学など人文・社会科学全般にわたり情報処理のあり方を問います。人文系のアプローチには、古文書の難文、毛筆文字、変体仮名を読みやすくする画像処理や、博物館などの収蔵品を保存・活用するデジタルアーカイブという方法で成果を上げています。社会科学では、マイナンバーの状況の分析や、自治体、政府、企業が公開したビッグデータの利用で、政策の分析や社会調査する研究が盛んです。
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★人文情報学＜歴史情報学＞が学べる大学・研究者
★計算社会科学/ソフトコンピューティングが学べる大学・研究者
●どんな学問か●
情報技術を用いて学習や授業が円滑に運用される支援システムが生まれています。インターネットの普及で、授業も教材もサーバーが管理・配信し、各人の進ちょく度に合わせて自学自習ができるようになりました。人と人とが接する従来の対面型授業との併用方法や、また複数の学習者が、共同で一つのテーマに臨むプロジェクトによる学習を支援する、コミュニケーションツールや、学習履歴の残る情報システムのあり方などが研究されています。地理的に分散した中でグループ学習を支援するシステム作りをめざす分散協調学習支援システムの研究もあります。学校―自宅間が遠距離で、通学が困難な離島・村落で生活している在学生の遠隔教育に生かされます。没入感を学習意欲の向上に生かすVR学習支援システムに向けては、「VRと萌えキャラクタを連動させた教育用コンテンツ」の研究などもあります。
お知らせ
※本ページは、経済産業省「平成２８年度産業技術調査事業（理工系人材を中心とする産業人材に求められる専門知識分野と大学等における教育の状況に関する実態調査）」における、理工系や情報系等の学問分野や産業分野の魅力の発信や教育関係者に対する教育支援・促進なども目的に制作されています。
