先端数理科学研究科に新たにプラス2専攻

コンピュータは今、スマートフォンやスマートウォッチとなり身につけるモノになっているものもあれば、IoT（Internet of Things）の潮流にのって、家電やドローン、料理道具から文房具の中に入り込み、インターネットにつながるモノになってきています。また、今やコンピュータは映像や音だけでなく、3Dプリンタを通してモノも生み出せるようになってきました。かつて計算機だったコンピュータは、もはや計算機を超えた「先端メディア」となって私たちの生活に浸透し、確実に私たちの生き方を変えてしまうでしょう。

未来のコンピュータの姿（＝先端メディア）をどのように作っていけば、私たちを幸せにすることができるでしょうか？それを考えるのが、「先端メディアサイエンス」という学問です。

未来をつくりだすための場でありたい

2013年に生まれた総合数理学部 先端メディアサイエンス（FMS）学科は、斬新な教育カリキュラムによる人材育成、イノベイティブな研究成果で世間の注目を集めてきました。2017年度からスタートする先端メディアサイエンス（FMS）専攻は、その学科に接続する大学院です。数理科学に重点を置きながら、「人間系」「コンピュータ系」「インタラクション系」を3つの柱とし、従来の理論分野の枠を超えて、社会と人間、異文化との交流などの広い視野を身に付け、自在に独創的なメディアを設計して実現する実践力を習得していきます。

「未来」を見据えた研究教育カリキュラム

先端メディアサイエンス専攻では特色あるカリキュラムが用意されています。
たとえば「デモンストレーション戦略特論」は、インタラクティブシステムのアイデアを効果的に伝えるための知識とデモ技法を学ぶ授業です。今日、「プレゼンテーション」について教えるところは無数にありますが、「デモンストレーション戦略」について本格的に教えるのは本専攻のみです。
他にも、3Dプリンタやレーザーカッターを用いる「ディジタルファブリケーション特論」や、いわば外部の講演者に「公開研究指導」を受けられる「先端メディアコロキウム」など、日本有数の研究教育拠点としての使命を果たすべく最高の教育がデザインされています。

プレゼンテーションだけの時代は終わった。
これからはプロトタイピングの時代

先端メディアサイエンス学のアプローチの仕方は、未来に生まれうるメディアを試作し、検証することです（プロトタイピング）。「未来はこうなる」「こうなると良いはずだ」と思想を述べる（プレゼンテーションする）だけでなく、実際に作って見えるようにする（デモンストレーションする）学問です。
当然のことながら、博士前期課程・後期課程の入試においても、面接試問の場でのデモンストレーションを歓迎します。

ネットワークデザイン専攻では、IoT（Internet of Things）によるネットワーク社会の実現に向けて、持続可能な社会基盤を支える高度かつ柔軟なネットワークシステムを構築することにより、コンピュータを用いたネットワーク技術の実践を目指す領域横断型の教育研究を展開します。

持続可能な社会の実現に向けて、環境エネルギー分野、ライフサポート分野、ビジネス工学分野の3つのネットワーク応用分野に重点を置き、高度かつ柔軟なネットワークシステムの構築を目指します。新たな価値を提供するために、ビッグデータ利活用、ICTインテリジェント化、並列分散処理による高性能計算を実現し、ネットワークを効果的に構築します。

環境エネルギー分野

環境エネルギー分野へのネットワーク応用では、スマートシティ、スマートグリッド、グリーンコンピューティングなどを中心に教育研究が実施されます。例えば、スマートシティに関する研究では、低炭素社会が実際に実現可能であるかをシミュレーションするためのエネルギーネットワークのモデリング技術、予測・最適化技術、エネルギー機器の運用方法の最適化、低消費電力マルチコアによる高速計算を実現します（図はスマートグリッド）。

ライフサポート分野

ライフサポート分野へのネットワーク応用では、ロボット、ワイヤレスシステム、バイオインフォマティクスなどを中心に教育研究が実施されます。例えば、ロボットによる生活支援システムの研究では、多くのセンサをネットワーク化することで、自律移動ロボットの高度化を実現することが可能になります。人間の生活環境において、人のために役立つロボットを実現するシステムを研究しています（写真は自律移動ロボットの屋外走行実験）。

ビジネス工学分野

ビジネス工学分野へのネットワーク応用では、マーケット、ビッグデータ、大規模データベース、機械学習、データ分析法、確率的シミュレーションなどを中心に教育研究が実施されます。例えば、インテリジェントシステム研究室では、電力市場の電力価格予測やルール発見のためのデータマイニングの高精度化、天候デリバティブの設計法、進化計算による配電系統損失最小化などを研究しています（図は米国電力市場の確率的電力価格予測結果）。