本多賢

Honda Ken

情報デザイン学部助教／博士(メディア学)

メディア情報学
データ工学ソーシャルコンピューティング

公式プロフィール

Courses 担当科目

Linux入門

必修
前期・後期
1年次

学ぶこと: Linuxは、クラウドシステムや業務用サービスのインフラ、実行環境、組込み機器など、私たちの日常生活にも関わる領域で不可欠なOSのひとつである。Linuxの操作ができることは、ソフトウェア開発者だけでなく企業のインフラやサービスの運用管理に従事する人々にとって必須のスキルと考えられる。また、Linuxの学習を通して身につく知識・スキルはコンピュータサイエンスおよびプログラミングを学ぶ上で必須のものである。この授業では、WSL(Windows Subsystem for Linux)を活用して、国内外のLinux技術者認定資格であるLinuCレベル1およびLPIC(Linux Professional Institute Certification)レベル1の範囲を中心にLinuxの基本から応用までのコマンドライン操作とシステム管理の実践的なスキル修得を行う。

プログラミング基礎

必修
前期・後期
1年次

学ぶこと: 本講義では、本大学で標準的なプログラミング言語として採用されている「Python」を用いてプログラミングの基礎を修得する。PythonはWeb開発やAI開発、IoTシステム構築など幅広い分野で使用されているプログラミング言語である。高度な数値計算ライブラリやセンサ制御用モジュール、ネットワーク通信モジュールなどが豊富に整備されており、AI/IoTの効率的な開発をする上で重要なプログラミング言語となっている。本講義は、Pythonという言語を題材にプログラミングの基礎を理解し、プログラム製作、デバッグなど、開発手法の基本を、演習を通じて修得する。

プログラミング発展

選択
前期・後期
1年次

学ぶこと: 本講義では、プログラミング言語「Python」を用いた実践的なプログラミングの技術を修得する。Pythonは数値計算ライブラリやセンサ制御用モジュール、ネットワーク通信モジュールなど豊富なライブラリが整備されている。そのため、機械学習やAI/IoTシステムやそれらを組み込んだアプリケーションを効率的に開発する上で欠かせないプログラミング言語となっている。本講義は、Pythonとそのライブラリを用いた応用的なプログラミングや、ファイル・データの処理や分析といった実践的なプログラミング方法を修得することを目指す。

データベース論

選択
前期・後期
2年次

学ぶこと: 現代社会では、インターネットや情報端末、センシング機器の普及・発展により人々の日々の生活が膨大な情報を生成し、コンピュータの管理下で保存される。例えば、ソーシャルメディアで発信される情報や各種共有サービスのマルチメディア、店舗の売上データなどである。これらのデータはサービスの改善や公共の利益にとって資源となりうる。このような多種多様なデータを保管・管理する技術である「データベース」の重要性は計り知れない。本講義では、はじめにデータベースの基礎概念を学び、つぎに代表的なデータベースシステムであるリレーショナル・データベースを用いて実践的なスキルを身につけることを目標とする。

ソーシャル・コンピューティング

選択
前期・後期
3年次

学ぶこと: Webやソーシャルメディア、情報端末の普及・発展により人間の社会生活の一部は情報空間上で行うことが可能となった。特にソーシャルメディアを用いたコミュニケーションは我々の生活において身近なものとなり、日々の活動による膨大なデータが生成されている。ソーシャル・コンピューティングはこのような群衆・集合・言語・ネットワークを対象としたコンピューティング技術の総称である。その応用範囲は広く、情報推薦、流行予測、医療情報分析、信憑性評価など多岐にわたる。自然言語処理やネットワーク分析を基盤としたソーシャル・コンピューティングは、データサイエンスの実社会応用の手法として重要性が高まっている。本講義では、ソーシャル・コンピューティングをとりまく情報技術について解説し、Pythonと実データを用いた演習を行うことでソーシャル・コンピューティングについての理解、実践的なスキルを修得する。

データサイエンスプログラミング

選択
前期・後期
3年次

学ぶこと: コンピューティング技術の発達や情報システムの普及により、オンライン上にはあらゆるデータ・情報が蓄積され続けている。その結果、大規模になったデータから価値を創出するデータサイエンスは、機械学習をはじめとするAI開発やビジネス活用といった様々な分野で注目される学問である。本講義では、本大学におけるデータサイエンス系科目の実践という位置づけで、特にプログラミングやscikit-learnに代表される機械学習ライブラリの利用方法に焦点をあてて、Pythonを用いたデータ分析やモデル構築などデータサイエンスの基本的なプログラミングスキルを修得する。

Webデザイン

選択
前期・後期
2年次

学ぶこと: 本講義では、インターネットやWebに関する基本的なリテラシーとWebコンテンツのデザイン手法の修得を目指す。インターネットとWeb、ブラウザと検索エンジンなど、Webを構成する技術の仕組みや成り立ちについて学び、Webコンテンツの開発演習を通して、最も身近なデジタルコンテンツであるWebコンテンツがどのように作られているかを理解する。演習では、HTMLやCSS、JavaScriptを用いてコンテンツ開発を行うことで基礎的なWebプログラミングのスキルを身につける。。

For Students こんな人と一緒に学びたい

オフィスアワー

火17:00–19:00Linux入門、プログラミング基礎、プログラミング発展、データベース論、ソーシャル・コンピューティング、データサイエンスプログラミング、Webデザイン
木15:00–17:00Linux入門、プログラミング基礎、プログラミング発展、データベース論、ソーシャル・コンピューティング、データサイエンスプログラミング、Webデザイン

科目一覧に記載の時間です。

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授業ではどんなものを作りますか？
いま取り組んでいる研究やプロジェクトを教えてください
学生はどんな作品や成果を生み出していますか？
どんな学生と一緒に学びたいですか？
この分野の学びは、どんな進路や仕事につながりますか？

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Voices これから学ぶみなさんへ

高校生のみなさんへ

情報技術で好きな世界を学びましょう

世の中にはたくさんの「コンテンツ」があふれており、Webやアプリを通して様々なコンテンツに触れることができます。私が専門とするメディア情報学では、コンテンツとそれを扱うメディアを、情報技術を駆使して処理する方法について学ぶ学問です。きっと皆さんの興味にあったテーマもあるはずです。AIやプログラミングといった情報技術を用いて自分の好きなテーマを題材に一緒に学んでみませんか！

社会人のみなさんへ

今こそ学ぶ、情報×AI利活用の力

情報デザイン学部で学ぶ「情報学」は、情報の生成・流通・管理といった情報に関連するさまざまな知識・スキルについて学びます。生成AIの流行などにより社会で求められる知識・スキルも変わってきていますが、人間・社会の問題をテーマとして扱う「情報学」は今だからこそ学ぶべき学問といえます。ともに情報・AIの利活用のスキルを身に着けていきましょう！

Profile 経歴

学歴・職歴・所属学会などを見る

現職

青山学院大学地球社会共生学部非常勤講師
駒澤大学グローバル・メディア・スタディーズ学部非常勤講師
開志創造大学情報デザイン学部助教

学歴・学位

駒澤大学グローバル・メディア・スタディーズ学部グローバル・メディア学科卒業学士（メディア学）
駒澤大学大学院グローバル・メディア研究科グローバル・メディア専攻（修士課程）修了修士（メディア学）
駒澤大学大学院グローバル・メディア研究科グローバル・メディア専攻（博士後期課程）修了博士（メディア学）

職歴

平成27年4月 - 令和1年3月｜株式会社LITALICO 非常勤講師
平成30年6月 - 令和1年3月｜株式会社オレンジテクラボ研究員
平成31年9月 - 令和3年3月｜株式会社ビットキーソフトウェアエンジニア
令和3年4月 - 令和6年3月｜駒澤大学グローバル・メディア・スタディーズ学部グローバル・メディア学科専任助手「GMS概論」「教養特殊講義」
令和3年9月 - 現在｜青山学院大学地球社会共生学部地球社会共生学科非常勤講師「Web入門と情報リテラシー」「Webコミュニケーション」
令和6年4月 - 令和7年3月｜東京国際工科専門職大学工科学部専任助手「Pythonプログラミング」「機械学習」
令和7年4月 - 現在｜駒澤大学グローバル・メディア・スタディーズ学部非常勤講師「情報学基礎」「ICT基礎」「基礎セミナー」「入門演習」「応用演習」
令和8年4月 - 現在｜開志創造大学情報デザイン学部助教

現在所属の学会

情報処理学会
電子情報通信学会
日本データベース学会
社会情報学会
ヒューマンインターフェース学会
ACM(Association for Computing Machinery)

学位論文

修士（メディア学）「情報の信憑性評価システムの実現に関する研究 -自然災害等の緊急時への応用-」駒澤大学
博士（メディア学）「A Study of Credibility Assessment Method by Integrating Multiple Data Sources（複数データソースの統合による信憑性評価方式に関する研究）」駒澤大学

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本多 賢