東京工科大学 メディア学部 ブログ

メディア学部長の大淵です。

先日、YouTubeで「【密着】東京工科大学メディア学部に1日潜入」という動画が公開されました。

もともとは学部長の一日に密着という企画だったのですが、せっかくならばと、いろんな研究室を訪問する日に密着してもらうことにしました。その結果、ゲームやCG、音響、映像配信など、メディア学部らしい様々な活動を見ていただける、盛りだくさんの動画になったのではないかと思います。

今回の動画を見直してみてあらためて感じたのは、楽しいことを通じて学ぶことの効率の良さです。例えば、ゲームを作りたいという思いでプログラミングを学ぶ人は、単位のためだけに学ぶ人の何倍ものスピードで力を付けていきます。結果として、ゲーム会社に就職する場合はもちろん、それ以外の分野に進んだとしても、大学での勉強がすごく役立っているようです。

せっかくなら大学では楽しく勉強したいという高校生の皆さん、まずは動画を見てみてください。きっとメディア学部に入学したくなりますよ!

助手の栗原です。

大学からのリリースやニュースなどでも報じられていますが、昨日より東京ゲームショウ2024が開幕しました。

東京工科大学メディア学部では日本工学院専門学校と合同でブースを出展しており、メディア学部では3年次プロジェクト演習「インタラクティブ・ゲーム制作」において制作したゲームおよびゲーム教育を行っている複数研究室の研究展示を行っています。

昨日と本日はビジネスデイのため一般の方はご来場出来ませんが、ゲーム業界関係者の皆さまに多数ご来場いただいています。

その中にはメディア学部出身で業界でご活躍されている方も多数おり、後輩のゲームを体験していただきました。

個人的な話にはなりますが、私の学部時代からの知り合いである先輩と久々にご挨拶させていただいたり、初めてお会いする方ともご挨拶させていただきました。

明日9月28日(土)~9月29日(日)は一般公開日となっておりますので、みなさまぜひ東京工科大学ブースへお越しいただき、3年生の制作したゲームを体験していただければと思います。

場所は1ホールの01-N43で、初回入場口を入ってすぐ左にある合同で出展している専門学校の爆弾解体アトラクションが目印です。

当日の様子はまた後日このブログで報告させていただきますので、お楽しみにしてください。

世の中には様々なデータがあります。
そして、それらを効率的に理解するためにグラフがよく用いられます。
皆さんもこれまでたくさんのグラフを目にしてきたと思います。
例えば、算数や数学の授業、社会の気温と降水量の関係のグラフ、ニュース番組の新型コロナウイルス感染者の推移などいろいろな場面で見てきたことでしょう。

次の画像は、アメリカの4大ネットワークの1つ、FOX放送のあるニュースの一場面です。
2009年と2019年のアメリカのクリスチャンの割合を示してます。
このグラフを見て、どういう印象を持ちましたか？

[出典：https://www.reddit.com/r/dataisugly/comments/uc1lsb/is_that_a_55_reduction_or_just_12/?rdt=52291]

グラフをよーく見てください。
ぱっと見、すごくクリスチャンの割合が減っているように見えますが、縦軸が58%から78%の区間になっており、正確な値よりもより差が広がっているように感じさせています。
このような例は、世の中にたくさん存在しているので、注意が必要です。

3年生後期の「情報可視化」では、授業の最初に、悪い可視化の例を紹介しています。
今回はグラフの悪い例を紹介しましたが、授業では単純なグラフでは表せないような大規模データを解析するためにどのような視覚表現が使われるのかなどについて学んでいきます。

（文責：竹島）

昨日（9/22）は、秋分の日でしたが、まだまだ暑い日が続いていますね。

そのような中、本日（9/23）から後期授業が始まります。
初日から祝日開講というちょっとイレギュラーなスタートです。

メディア学部は今年度から新カリキュラムに変わっています。
後期の主な変更点は、「メディア基礎演習」が完全リニューアルされます。
昨年度までのカリキュラムでは、１年生後期に「メディア基礎演習I」、2年生後期に「メディア基礎演習II」が実施されていましたが、新カリキュラムでは１年生後期の「メディア基礎演習」に集約されます。

内容も次の４テーマに一新されます。
「何が起きているかを知る」、「未知の課題に挑戦する」、「アイデアを映像化する」、「作品集を制作する」

詳細はシラバスを参照してみてください。
学外の方も、下記のサイトからいろいろな授業のシラバスが見れるので、メディア学部でどのような授業が実施されているか、ぜひご覧ください。
https://kyo-web.teu.ac.jp/campussy/

（文責：竹島）

前回の記事において、AIを下支えする統計学の重要性について述べました。しかし、実はさらにその統計学を下支えする学問として数学の存在があります。とりわけ、確率論・線形代数・微積分学は大きく関係します。

確率論は、17世紀初頭のヨーロッパにおける賭け事の分析に端を発する応用数学です。ちょっとした遊び心から始まったのです。ある程度万人が納得する“数学的確からしさ”（例えば1回のコイン投げであれば表と裏の出やすさはそれぞれ1/2）を設定することで、様々な事象を[0,1]区間（0以上1以下の実数値の集合）で評価します。そして、統計学はこの確率的な考え方を、過去に蓄積されたデータに基づく“経験的確からしさ”をもとに、将来予測や推論に用いる学問と言えます。前回の記事で、AIの技術基盤がビッグデータとディープラーニングにあるとお話ししましたが、どことなく納得できますよね。

続く線形代数と微積分学は、大学の教養数学の二頭です。まず線形代数ですが、表現レベルではベクトルや行列などを扱うので、ビッグデータとの相性がよいのは想像に難くないと思います。統計分野では、多様な指標間の共分散の算出や分散分析、データ縮減の主成分分析、固有値計算などに応用されています。そう考えると、線形代数のAI支援に期待が高まるのは理解できますね。

最後に微積分学ですが、連続性や微分可能性（滑らかさ）をある程度前提として展開する数学の学問です。それゆえ、離散世界（0-1世界）を舞台とするAIとは相性がよくないように感じられるかもしれません。ただ、現代情報社会の高性能のコンピュータは、私たち人間に違和感がないようにデータを丸めて（連続的に見せて）様々な処理をしています。AIはリクエストに対して最適解を提案することを行います。一例ですが、偏微分に基づく最小2乗法は、線形代数と相まって機能するAIを支援する有用な考え方です。

文責： メディア学部 松永

（2024.09.20）

前回の記事でも触れましたが、ChatGPTに代表される生成AIがいま大きな話題になっています。リクエストに基づいて、文章や映像などの作成を支援してくれます。しかし、本来人間社会を豊かにする技術が時として悪用されることは、歴史が教訓として残してきました。この生成AIも、冗談では済まないフェイクニュースやフェイク動画を世の中に流布し、人々を混乱させるという事例が最近増えてきています。

政府のAI戦略2021では、AIの有効活用を推進しつつも、負の方向のAIの乱用に警鐘を鳴らしています。そして、その騙しの技法に対処するための真贋判断のリテラシーとして、統計学の重要性を謳っています。

そもそも、AIの主要な技術基盤はビッグデータとディープラーニング（深層学習）にあります。そして、それらを下支えする統計学やデータサイエンスという学問分野があります。高校数学において一昔前はやや軽視されていた基本的なデータ処理や推測統計は、昨今大きく見直され、その立ち位置は高くなりました。また、昨今の大学の基礎教育には、データサイエンスの科目が設置されています。“目には目を、歯には歯を”ではないですが、AIの悪用にはAIの賢い利用で対処・防衛するのが理にかなっています。

統計の素養の3本柱は、基本統計量の算出と味方（記述統計）・統計的推論や検定（推測統計）・総合的なデータ分析と判断（データサイエンス）と言えるでしょう。メディア学部では、多様な講義や演習の中で、これらのスキルをしっかりと磨くことができます。

文責： メディア学部 松永

（2024.09.18）

この記事の読者の中には実際にすでに利用している方も多いと思いますが、昨今、第三世代のAI（人工知能）システムに注目が集まっています。世の中に大きなインパクトを与えたChatGPTが有名ですが、その他にもGeminiやMeta-AIなどに代表されるような、文章や画像を用いて人間の知的活動を支援する対話型コミュニケーションツールです。

ちなみに、第一世代のAIは、初期のコンピュータが誕生した1950年代にその開発が始まりました。人類が図らずも長年蓄積してきたアナログ情報を、二進の世界（0-1世界）のデジタル情報に置き換えて，それをメディアデータとして利活用するという試みです。

続く第二世代のAIの開発は、1980年代頃に始まったと言われています。不発に終始した第一世代のAI開発の反省を踏まえ、知的CAI（Interigent Computer Aided (/Assisted) Instruction）を基盤としたエージェントシステムで、医療分野などでの支援に活用され、一定の効果を得ました。

さて、第三世代のAI（以下、これを単にAIと記す）は、飛躍的なコンピュータの性能の向上と豊富なビッグデータが後押しをして、ユーザの要求に対してBestではないかもしれませんが、Betterな解答を提案してくれる仕組みに進化しました。

日常生活を支える現在のAIサービスは些細なものではあるかもしれませんが、ある程度そのまま信頼して受け取ってよいレベルに至っています。一方、いまのAIは、エビデンスが重要な科学（Science）の分野にも浸透しています。最終判断はユーザ（学者・学生）側が適切に判断する必要がありますが、AIの提案解は大いに参考になります。

人命に関わる医療分野は一種の科学ですが、最後にそこでの進化したAI活用の例を紹介しましょう。いまや医療の世界では、広く浸透している「AIホスピタル」（AI支援の総合的な医療・看護）という概念があります。第二世代のAIから進化したエージェントシステムも素晴らしいのですが、私が昨今魅了されたのは、CTスキャンで構成される体内の各器官や血管などの3Dモデルを利活用するチームVR外科手術です。

一例ですが、大阪大学医学部附属病院AI医療センターはこの分野で先行していると感じています。私が関心をもった外科手術部門だけではなく、多岐の部門で興味深い内容が下記URLに記されています。

医療現場の「近未来」が実現する　「AIホスピタル」 － 大阪大学 (osaka-u.ac.jp)

メディア学部は、もちろん医療に直接関わることはありませんが、陰で支えるビジョンは見込めるものと考えます。コンテンツコースは可視化や動画の生成、技術コースはリアルタイム画像処理、社会コースは医療ビッグデータの蓄積・分析などです。

人はいずれ衰えて行きます。「転ばぬ先の杖」ではないですが、日々進化する医療支援にメディア学の思想やアイデアが浸透することを期待したいものです。

文責： メディア学部 松永

（2024.9.16）

メディア学部の大淵です。

8月2日(金)に、「サウンド×ヒューマン研究室」の卒業研究発表会を行い、最終発表1名と中間発表4名、合計5名の学生が発表を行いました。今回も、歌声・効果音・音楽・VRなど多岐にわたる内容で、発表後の質疑応答も含めて、大変活気のある発表会となりました。

今回は、最終発表(発表会一人目)のレビューアーとして山脇先生に参加していただいたのですが、そのあと(二人目以降)の中間発表にも残って、いろいろとコメントしてくださいました。また、当研究室に配属されたばかりの3年生からも多くの質問がありました。

卒研生の皆さんは、毎週のミーティングで研究内容を報告しているのですが、参加者が「いつものメンバー」だけだと、どうしても説明が雑になってしまいます。今回、それぞれの内容をはじめて聞く人たちの前で発表したのは、わかりやすい発表のための良い勉強になったのではないかと思います。

今後は、この経験を活かして、研究成果を学会で発表してくれる人が多数出てくることを期待しています。

皆さん、こんにちは。

2024年8月10日（土）～12日（月祝）に宇都宮市で情報処理学会 情報教育シンポジウム（SSS2024）が開催されました。寺澤研究室4年の櫛田さんがポスター発表とデモを行いましたので簡単にレポートします。

櫛田さんの発表は「生成系AIを利用した小学生向けの個別学習支援システムの検討と実装」というテーマです。ChatGPTを使いこなすには、やってほしいことを指示する「プロンプト」をいかに作るかというのが重要です。様々な分野で利用が広がっているChatGPTですが、小学生が学習のために使いこなすにはこの点がまだ難しいところです。そこで櫛田さんは、大人から見れば言葉足らずな小学生の単純な質問でも、それをChatGPT自体を使って必要なプロンプトに仕上げる方法を検討しました。そして、それらを実行し最終的にChatGPTが元の質問の答えを返してくれる仲介のシステムを構築しました。

櫛田さんにとっては初めての学会発表でしたが、ほかにも大学生、大学院生の様々な発表もあり、大変刺激を受けていたようです。自分の研究についても、ポスター発表ならではの様々なコメントを直接いただき、それを反映させた研究を今進めています。

今回私は3日間の日程を毎日神奈川県内の自宅から宇都宮まで在来線だけで往復するというケチケチな参加方法をとりましたが、さすがに3日目になると往復がつらく感じられました。会場にいる時間が長く、かつ、往復にも時間がかかるので、あまり宇都宮市内を散策する余裕はなかったのですが、宇都宮市で新しく2023年から運行が始まったライトライン（LRT）にだけ、初乗り料金区間の往復で乗ってきました。ちなみに私は鉄っちゃんではありません。

各地に残る、昔からある路面電車には何度も乗ったことがあり、学生の頃は生活の足にしていた時期もありましたが、新しくできた路面電車というのはそのフォルムも含めなかなか未来感があり、面白い体験でした。

（メディア学部　寺澤卓也）

皆さん、こんにちは。

少し前のことになってしまいますが、7月31日に寺澤研究室の卒業研究中間発表会を口頭発表形式で行いました。当日は12名の中間発表と早期卒業2名の最終発表が行われました。今年の研究テーマはChatGPTなど生成AIをうまく活用しようという研究や、物体認識をリアルタイム処理して対応する研究などが目立ちます。研究テーマは各自の問題意識に基づいて決めているので他にも多様なテーマがあります。

2025年度の卒研生として配属になった3年生も参加してもらいました。Zoomを併用したのでそちらで参加した人もいました。

後期の授業開始まで2週間を切りましたが、夏休みの間、キャンパスの一斉休暇や研究室のエアコン工事などもあり、研究室に集まりにくい状況でした。各自が自宅でも研究を進めてくれていることを期待し今週から研究室のミーティングなども再開させています。約一か月後の紅華祭（大学祭）のころまでにどこまで研究を進められるかで研究成果に差がつきます。休むところは休んだはず。これから底力を見せてもらいたいです。

（メディア学部　寺澤卓也）

本ブログをご覧の皆様，こんにちは．

メディア学部教授 菊池 です．

東京工科大学にはデザイン学部がありますが，メディア学部でもデザインに関することを学ぶことができる授業が複数あります．
それは当然，「メディア学」と「デザイン学」が密接に関りがあるからです．
たとえば，グラフィックデザインの知識は，映像での画面構成やカメラワーク，ゲームでのユーザインタフェースのデザイン，商品パッケージやポスターのデザインなどに必要となります．

本日のブログでは，「グラフィックデザイン」に関することを学ぶことができる「視覚情報デザイン入門（ 1 年次）」と「メディア専門演習：ビジュアルコミュニケーション（ 2 年・ 3 年次）」を紹介している過去のブログ記事をご紹介します．

まずは「視覚情報デザイン入門」は，こちらをご覧ください．

次に「メディア専門演習：ビジュアルコミュニケーション」は，こちらをご覧ください．

どちらの授業も，グラフィックデザインに関する理論とスキルを学びながら，実際に作品制作にもチャレンジします．
毎年，素晴らしい作品がたくさん生み出されます．


文責：菊池 司

本ブログをご覧の皆さん，こんにちは．

本ブログをご覧の皆さん，こんにちは．