一橋大学 ソーシャル・データサイエンス学部・研究科 ロゴ

一橋大学 ソーシャル・データサイエンス学部・研究科

FACULTY

教員紹介

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七丈 直弘 NAOHIRO SHICHIJO
ソーシャル・データサイエンス研究科 教授
専門分野
科学技術政策
計算材料科学
技術経営論
INTERVIEW

インタビュー

ソーシャル・データサイエンス学部・研究科の魅力
ソーシャル・データサイエンス学部・研究科は一橋大学の既存の学部を基盤として発展させたのではなく、完全に新しい学部として企画され、教員が集められました。教員を集める際には、「どんな内容の専門家が必要か」を事前に考え、その専門に合致する人材を集めていきました。そのため、教員の人数は18名と決して多くはありませんが、その分野は極めて多様であり、ソーシャル・データサイエンスの射程を幅広くとらえた布陣となっています。特に、統計や情報に関して、多くの専門家を擁していますので、他大学の理工系の学部よりも幅広く深くデータサイエンスを学ぶことができるかもしれません。
ソーシャル・データサイエンス学部・研究科で進めたい教育・研究
ソーシャル・データサイエンス学部・研究科は互いに連携可能な異なる専門を持った研究者の集合体です。私は、これまで計算材料科学、科学技術政策の分野で異なる専門家との間で多様な共同研究を実施してきました。しかし、異なる組織間の共同研究は、その迅速性や発展性に難点があります。本学部・研究科では同僚との間で幅広いテーマの共同研究が可能であり、その環境を活かして共同研究を発展させていきたいと思います。特に、計算力学におけるニューラルサロゲートモデルの適用、科学技術政策における大規模言語モデルの活用に関心を持っています。

■学部ゼミナール紹介
科学の急速な発展によって、基礎から応用に亘る科学技術の戦略的重要性が増してきています。私のゼミでは、科学技術政策および研究開発戦略をテーマとして、理論と数理的手法を組合せた分析を行い、国・地域・組織の科学技術のあり方を洞察していきます。ゼミに参加する上では、破壊的イノベーションや様々な先端技術に関する関心、数理的手法を自ら行うために必要な最低限の数理の知識(線形代数)、政策・制度に関する関心を求めます。大規模言語モデルやグラフニューラルネットワークなどのような分析に必要な発展的知識についてはゼミの中で紹介していきます。科学技術系スタートアップに関心がある学生も歓迎します。
MESSAGE
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MESSAGE
学生へのメッセージ
ソーシャル・データサイエンスはその方向性や社会的重要性は認識されていますが、その事例はこれから多く蓄積し、社会に発信していく必要があります。データサイエンスのさらに先に存在するソーシャル・データサイエンスという学術を一緒に開拓してくれる共同研究者としての学生の皆さんが多数来てくれることを期待しています。
CLASS

担当授業科目

  • ソーシャル・データサイエンス入門Ⅰ
  • エビデンスに基づく科学技術政策
  • PBL演習F
RESEARCH

研究内容

研究サイト
科学技術政策の領域では、エビデンスに基づく科学技術政策実施のためのデータシステムの構築とその活用による政策インサイトの抽出をテーマとしています。特に、論文・特許・ニュース等の大規模データを利用し、その構造を計量書誌学、自然言語解析等の手法を用いて解析し、科学発展の方向性を把握したり予測したりする活動を行っています。この活動は内閣府科学技術イノベーション推進事務局の活動や、OECD(経済協力開発機構)MARIAD(Expert
Group on the Management and Analysis of R&D and Innovation Administrative Data)の活動と連携して行っています。また、計算材料科学の領域では、高温構造材料としてジェットエンジン構造部材への採用が加速するCMC(セラミックス基複合材料)を対象に、計算科学手法を取り入れた品質保証技術の開発を重工各社と連携して行っています。
キーワード
  • 科学技術政策
  • エビデンスに基づく科学技術政策
  • 大規模言語モデル
  • 計量書誌学
  • 科学計量学
  • イノベーション研究
  • 技術経営論
  • 未来洞察
  • 計算材料科学
  • CMC
  • 複合材料学
  • 計算力学
  • ニューラスサロゲートモデル
  • 有限要素法(FEM)
  • 拡張有限要素法(X-FEM)
TOP FACULTY 七丈 直弘