ASU 「情報学部」2027年4月始動 (予定)

ASUから始まるAIの未来．

〜文理を超えて，知能とデータの世界へ踏み出そう〜

知能情報学科 〜 進化するAIで、新たな作るをカタチに。

■どのような学科か？
AI（人工知能）をはじめとする情報処理技術を基礎から深く学び、IT産業やものづくり産業の革新に柔軟に対応できる実践力を身につけます。
知能ロボット制作、音声や画像の処理、知能システム構築と導入などの実践的な演習を通して、社会や地域産業が抱える課題の発見・解決に挑戦します。

■学びのポイントは？
＊情報科学、知能情報学の基礎を体系的に学修
＊AI、データサイエンス、ものづくりを実践的に学ぶ
＊探求心、コミュニケーション能力を重視した成長支援と、デザイン思考による課題発見·解決力の育成
＊地域社会、産業界との連携教育

■目指す人材像は？
社会の課題に対し、技術力と適応力で新たなソリューションを生み出すことができるデジタル人材。

最先端の情報処理技術　+　技術革新に対応する実践力と課題発見力　→　IT産業だけでなく、「ものづくり」産業を総合的に支える力
 

【３つの特徴的な研究フィールド】

01　知能情報システム　Intelligent Information System
02　知能ロボット&プロダクト設計　Intelligent Robotics & Product Design
03　メディア知能情報処理　Media Intelligence Information Processing
 

【01 知能情報システムフィールド】

知能情報システムフィールドでは、センサーやネットワークから日々生成される膨大なデータを対象に、最新のAI技術を活用して情報システムを構築するための知識と技術を学びます。

知能情報システムの代表授業１：人工知能概論

AIの基本となる考え方や技術を幅広く学びます。AIの歴史にはじまり、ゲーム理論や探索アルゴリズム、パターン認識、機械学習などの基礎を一通り学びます。さらに、言語処理、音声認識、画像認識といった応用分野についても、最新の技術をまじえて紹介します。講義だけでなくプログラミングを行う演習も取り入れ、手を動かしながら理解を深めます。

知能情報システムの代表授業２：ニューラルネットワーク

AI技術を支えるニューラルネットワークについて、基礎から応用まで体系的に学びます。応用力と実践力を育てる演習中心の科目です。はじめに、パーセプトロンや多層ニューラルネットワークといった基本的なしくみを理解し、データの前処理、モデルの作り方、学習方法、性能評価方法を実践的に身につけます。さらに、最近注目されているBERTやGPTなどの大規模なAIモデルの使い方も学び、実際に簡単なシステムを作る演習を通して、理論と実装の両面から理解を深めます。

【02　知能ロボット&プロダクト設計フィールド】

ロボット＆プロダクト設計フィールドでは、「人とロボットがともに暮らす未来」を見据え、実際の生活空間で使われるプロダクトをデザインし、試作・検証する力を育てます。キャンパス内に、リビングやキッチンを再現した生活空間（模擬住宅）を構築（2026完成予定）。そこで家庭用ロボットと学生が実際に共同生活に近い状況で関わりながら、使われ方や行動のデータ、生活者の体験をもとにしたインタラクション設計を行います。
デザイン手法をもとにした観察・調査、CADや3Dプリンタによる設計・製造、センサー・AIによる知能化を組み合わせ、生活者に寄り添うロボット、AI家電/家具、モビリティなどを提案できる人材の育成を目指します。また、企業との共同研究も視野に入れ、学生がロボット開発プロセスに関わる実践的な学びを深める環境を整えています。模擬住宅での実験や企業協働プロジェクトで得た経験は、地域社会において即戦力として活かすことができます。
 

知能ロボット＆プロダクト設計の代表授業１：ロボット＆プロダクト設計

生活空間での利用シーンを想定しながら、コミュニケーションロボットやAI家電/家具、モビリティなどのプロダクトを企画・試作し、模擬住宅でインタラクションを検証する演習科目です。デザイン系教員と情報系教員による共同指導のもと、観察・調査、アイデア発想、UI/UX設計、センサー・AI実装までを横断的に体験します。生活者に寄り添うロボット、家電、家具、モビリティなどの提案を通して、卒業研究にもつながる実践的な開発力を磨きます。

知能ロボット＆プロダクト設計の代表授業２：ラピッドプロトタイピング

生活環境で実際に動作するロボットやインタラクティブ製品のアイデアを、素早く“かたち”にするためのハードウェア技術を身につける科目です。モータ制御、無線通信、センサー活用、電子回路、プログラミングなどを組み合わせ、試行錯誤を重ねながらプロトタイプを完成させます。限られた材料やツールを創造的に組み合わせて仕上げる「ブリコラージュ（創造的工夫）」の姿勢を育て、模擬住宅での実証にも対応できる、実践的で柔軟なものづくり力を養います。

【03　メディア知能情報処理フィールド】

メディア情報処理フィールドでは、音声・音楽・画像・映像・言語・XR（現実世界と仮想世界を融合させる技術の総称）といった多様なデジタルメディアを“理解し、加工し、創り出す”力を養います。スマートフォンの写真補正や動画アプリの字幕生成、音楽レコメンドなど、私たちの身近な技術の多くはメディア情報処理によって支えられています。
このフィールドでは、AIや機械学習、信号処理といった基盤技術を、実際のメディアデータを使いながら体験的に学べる環境を整備しています。音や画像を細かく分析してみたり、AIを使って音楽や画像を生成したり、VR空間でインタラクションを設計したりと、幅広い学びが可能です。メディアの仕組みを理解し、新しい表現やサービスを自ら発想・試作し、社会へ届ける力を育てます。企業との共同研究や学外プロジェクトにも参加でき、最先端の“メディア×AI”がどのように活用されているかを実践的に体験できます。
 

メディア知能情報処理の代表授業１：音声・音楽情報処理

音や声、音楽データの特徴を理解し、コンピュータで扱うための方法を学ぶ科目です。スペクトログラムによる分析、音源分離、音楽の自動分類、歌声合成などを通して、音を“見る・読む・作る”感覚を身につけます。音楽アプリ、ライブ配信、音声アシスタントなど、多くのサービスの裏側にある技術を体験的に理解し、創造的なメディア開発につながる基礎を築きます。

メディア知能情報処理の代表授業２：画像情報処理／センサー情報処理

カメラ映像や写真から、物体・人物・動作・環境といった情報を読み取る技術を学びます。画像認識・特徴抽出・深層学習を用いた分類や検出、映像解析など、“見える化”によって世界を理解する方法を身につけることができます。自動運転、医療画像解析、動画編集支援など、社会で広く使われる技術に関連する内容を扱い、プロダクト開発にも応用できる力を育てます。

【取得可能な資格】

• 基本情報技術者試験
• 応用情報技術者試験
• CAD利用技術者試験
• ロボットSI検定新3級
• データサイエンティスト検定リテラシーレベル
• 日本ディープラーニング協会G検定・E資格
• JIDAデザイン検定
• 高校教諭一種免許（情報）など

※資格取得奨励奨学金の制度があります（合格者全員に検定料分を給付します）。
受検条件や取得条件がある資格もあります。詳しくは各資格試験を主催する組織・団体のHPなどをご確認ください。
 

 

【目指せる職業】

• AIエンジニア
• IoTエンジニア
• 組み込みエンジニア
• システムエンジニア
• アプリケーションエンジニア
• セールスエンジニア
• プログラマー
• CAD技術者
• 高度ロボットSIer
• プロダクトデザイナー
• 地域ITコンサルタントなど

情報技術を活用する職業、モノづくりの現場で活躍できるエンジニアやデザイナーを目指します。

【学生の活動紹介】

現在スマートデザイン学科4年生の神尾若葉（かみおわかば）さんは、普通科出身で高校時代にプログラミングやCGを学んだことはありませんが、アイデアをかたちにするスキルを身につけ、卒業後はＩＴ企業でアプリ開発に携わることが決まっています。

神尾さんの卒業研究のタイトルは，「ARキャラクター『コトコ』を用いた子どもの片づけ行動促進手法の提案と評価」です。スマートフォン上に現れる3Dのキャラクターが部屋の状況に応じて子どもに声をかけ、自然に片づけ行動を促す仕組みを提案しています。愛知県内の公共施設でその有効性も検証しました。この研究は，第8回東海地区音声関連研究室卒業論文（中間）発表会において、優秀発表賞を受賞しています（2025年12月）。

神尾さんは、この研究を通して「情報技術は、それを“つくること”自体が目的なのではなく、人や社会の中で使われてはじめて価値を持つ」ことを実感したといいます。卒業後は、多くのひとに使ってもらえる新しい技術の開発に挑みます。

※スマートデザイン学科の情報系教員の多くが知能情報学科に移行します。
 

総合情報学科 〜情報スキルを活かし、好きや関心を武器に変える。〜

■どのような学科か？
ITやデータ分析を活用し、興味や関心を自分の強みに変える力を身につけます。
文系・理系双方の強みを活かし、様々な分野のデータから新しいビジネスやサービスを創出。
実践的な学びを重ねることで、柔軟に考え、行動できる創造的な人材になることを目指します。

■学びのポイントは？
データサイエンスや情報ネットワーク、データベース、eスポーツ、ゲーム、アニメなど、多様な分野でデータ分析と情報システム活用の技能を習得する科目を設置
ビジネスをリアルに学ぶトップセミナーやDX生産管理論を通じて、ビジネスと情報の現場を実践的に学ぶ
課題解決力を重視した能動的学習。PBL、ゼミナールを通じ、課題発見と解決に必要な実践力を鍛える

■目指す人材像は？
文系・理系の枠を超える学びでデータ分析力を培い、新たなサービスや手法を創出できる柔軟な人材。

データ分析力・ITスキル　+　事業活動や組織の課題発見力　→　情報をビジネスソリューションとして活かす力　
 

【４つの特徴的な研究フィールド】

01　ビジネスDX　Business Digital Transformation
02　ものづくりDX　Production System Digital Transformation
03　デジタルゲーム　Digital Games
04　スポーツ・健康　Sports ＆Health
 

【01　ビジネスDXフィールド】

ビジネスDXフィールドでは、データやITを活用して、会社の経営や新しいビジネスのつくり方を学びます。
むずかしいプログラミングが中心ではなく、「情報をどう使えば、経営や仕事がうまくいくのか」を考えることが主なテーマです。
授業では、経営学・会計学・金融論・マーケティング論など、ビジネスの基本となる経営系の科目を中心に学びます。あわせて、コンピュータを使った会計（コンピュータ会計）や、SNSなどを活用するデジタルマーケティングなど、現代のビジネスに欠かせない内容も扱います。また、簿記などの資格取得にチャレンジできるのも特徴です。
将来、社会に出て働くときに役立つ、「経営の知識」と「考える力」を身につける科目がそろっています。
データやデジタル技術を使って、経営やビジネスを学びます。「DX（デジタルトランスフォーメーション）」とは、デジタルの力で仕事や社会の仕組みをより良く変えていくことです。
 

ビジネスDXの代表授業１：金融情報論

この授業では、お金や経済の基本的なしくみを学び、金融情報を自分で考えて判断する力を身につけます。経済は日々変化しているため、新しい情報を学び、古い知識をアップデートしながら社会の動きに対応できる力が必要です。これを「金融リテラシー」と呼び、授業ではその習得を目指します。株式投資に関心を持つ人が増える一方、SNSを通じた投資詐欺も増加しています。これは、金融知識が不足しているため、情報を正しく見極められないことが原因です。授業では、SNSなどを活用し、金融リテラシーの基礎をわかりやすく学び、就職や将来に役立つ「お金の考え方」を身につけます。

ビジネスDXの代表授業２：デジタルマーケティング

この授業では、デジタル技術やデータを使ったマーケティングを学びます。感覚や経験に頼らず、データを基に「どんな商品が求められているか」を考え、SNSやインターネットを活用した販売方法を学びます。さらに、Webサイトやアプリでの商品・サービスの効果的な伝え方にも触れます。実際の企業事例を通じて、社会に出て役立つ知識を身につけることができます。「デジタルマーケティング」は難しく感じるかもしれませんが、インスタグラムやLINEもその一例です。身近なサービスを通じて、ビジネスのしくみを学ぶ親しみやすい分野です。

【02 ものづくりDXフィールド】

DXとは「デジタルトランスフォーメーション」の略で、デジタル技術を使って、仕事のやり方や私たちの生活をより良い形に変えていくことを意味します。
このフィールドでは、トヨタ自動車に代表される製造業の「ものづくり」について学びます。愛知県は、自動車産業がとても盛んな地域で、トヨタ自動車だけでなく、デンソーやアイシンといった大手の自動車部品メーカーも数多くあります。
ここでは、自動車産業に限らず、製品を効率よく、質の高いものとして生み出す仕組みを、大学の授業として体験的に学ぶことができます。授業は、トヨタ系の企業で働いていた経験をもつ教員が担当し、トヨタ生産システムなど、実際の現場で使われている考え方も学びます。
科目には、「DX生産管理論」「品質管理論」「オペレーションズ・リサーチ」などがあり、将来、製造業や企業のマネジメントを支える人材として活躍する力を身につけていきます。
 

ものづくりDXの代表授業：DX生産管理論

工場やものづくりの現場で、必要なものを、必要なときに、必要なだけ作るという考え方をもとに、品質を高め、ムダを減らす方法を学びます。この考え方は、日本の製造業を支えてきたトヨタ生産方式として世界でも広く知られています。授業では、IoTやデータを活用して現場の状況を見える化し、課題を見つけて改善策を考える力を身につけます。ものづくりとデジタル技術を組み合わせ、現場をより良くするアイデアを形にすることが、この分野の学びです。

【03　デジタルゲームフィールド】

デジタルゲームフィールドでは、ゲームやアニメの知識を社会やビジネスにどう活かすかを学びます。ゲームは仮想空間「メタバース」の代表例で、学習や企業研修、地域PRなどに活用されています。アニメもメタバースの考え方を広めるメディアとして重要で、VTuberによる商品紹介やイベント司会など、ビジネスシーンでの活用が進んでいます。このフィールドでは、デジタルゲーム概論やゲームデザイン、アニメーション技法、eスポーツなどを学び、さらにソーシャルメディアやデジタルコンテンツ論などの科目も取り入れています。
授業では、ゲームやアニメを通じて、社会や仕事における新たな可能性を探ります。eスポーツアリーナは授業や同好会活動にも利用され、実践的な学びの場として活用されます。デジタルゲームやアニメを「好きなこと」から「仕事に活かす力」へとつなげる学びを提供するフィールドです。
 

デジタルゲームの代表的な授業：e スポーツ基礎／e スポーツ応用

これらの科目では、ゲームの操作や対戦を支えている技術や仕組みを学びます。オンライン対戦を可能にするネットワークやサーバのしくみ、美しい映像を生み出すグラフィック技術、試合を安全・公平に行うための不正対策や、観戦をより楽しませる配信・映像技術などを幅広く取り上げます。さらに、実際のゲームプレイやチーム活動を通して、勝つための戦略の考え方や役割分担、コミュニケーションの大切さを体験的に学びます。eスポーツを題材に、技術を理解する力、データをもとに考える力、仲間と協力して成果を出す力を身につけ、ゲームを社会や仕事につなげて考えられるようになることが、この科目の特長です。

【04　スポーツ・健康フィールド】

スポーツ・健康フィールドでは、スポーツや健康をテーマに、データを活用して科学的に考え、社会に貢献する力を養います。体育の授業とは異なり、体を動かすことだけに焦点を当てるわけではありません。科目には、選手やチームの動きを試合映像やカメラ映像を使って分析したり、相手チームの特徴をデータで把握し、戦術に活かす方法を学びます。また、選手の心拍数や睡眠時間、筋肉の疲労度などのデータをもとに、最適な練習量や休養の取り方を判断し、コンディションを整える方法も学びます。さらに、企業の健康経営にも注目し、社員の健康を守りつつ、会社の成果を高める方法を学びます。このように、スポーツと健康をデータと科学的な考え方で分析し、人や社会をより良くする方法を学ぶことができるフィールドです。科目には、スポーツチーム経営論、コーチング論、健康経営論などが含まれます。

スポーツ・健康フィールドの代表授業：スポーツ健康データ分析演習A／スポーツ健康データ分析演習B

近年、テクノロジーが大きく進歩したことで、スポーツや健康の分野でも、さまざまな情報やデータを手軽に集められるようになってきました。これらの情報やデータは、スポーツでよい成績を出すためだけでなく、健康を保ったり、より元気に生活したりといった医療や保健の面から人を支えるなど、幅広い目的で活用されています。
スポーツや日常の身体活動について、どのように情報やデータを集めるのかを学び、実際にデータを集めて、分析することにも取り組みます。データを使って「体の状態」や「運動の効果」を考えることで、スポーツだけでなく、健康づくりや社会にも役立つ力を身につけます。
 

【取得可能な資格】

• ITパスポート試験
• 基本情報技術者試験
• Unity認定ユーザー
• ビジネス能力検定
• マーケティング検定
• 簿記検定
• スポーツコーチングリーダー
• 高校教諭一種免許（情報）

※資格取得奨励奨学金の制度があります（合格者全員に検定料分を給付します）。
受検条件や取得条件がある資格もあります。詳しくは各資格試験を主催する組織・団体のHPなどをご確認ください。
 

 

【目指せる職業】

• 経営者
• 起業家
• マーケター
• 経理・財務担当
• データサイエンティスト
• システムエンジニア
• ITコンサルタント
• ゲームデザイナー
• スポーツインストラクターなど