佐藤 雅俊（教授）
SATO Masatoshi
ソフトウェアサイエンス学科
ネットワークデザイン研究室
研究のキーワード
- 通信・ネットワーク工学
- モバイルシステム
- 無線通信
- 移動体通信
- ネットワーク
- 第5世代システム
- IoT
- M2M
- セキュリティ
- プライバシー
限られた条件のもとで最適解を導き、社会の課題を解決する情報技術
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すべての研究の土台は「最適化」
私の研究の中心にあるのは「最適化」です。最適化とは、限られた条件や資源の中で、より良い答えを見つけるための考え方です。数理的な理論を土台に、AI・画像処理、無線センサネットワーク、教育工学など幅広い分野へ展開し、複雑な問題を整理しながら、現実社会の課題解決につながる新しい情報技術の実現を目指しています。 -
少ないデータと計算資源で、高性能なAIを
AI・画像処理では、少ない学習データでも高い性能を発揮できるAIの実現を目指しています。AIだけに頼らず、従来の画像処理技術と組み合わせることで、学習に必要なデータや計算量を減らしながら、細かな部分まで正確に画像を分析します。小型コンピュータや省電力機器への搭載のほか、医療画像のような情報量の多い高解像度画像への応用も期待できます。 -
最適化の力を、社会のさまざまな課題へ
無線センサネットワークでは、災害現場など人が立ち入りにくい環境でも、限られた電力で情報を安定して送り続ける仕組みを研究しています。消費電力を抑えながら高精度なデータを得るという相反する課題を、最適化によって両立させることを目指します。また教育工学では、AIを用いて授業中の行動や学習状況を分析し、教師の授業改善や児童・生徒へのより良い学習支援につなげる技術の開発にも取り組んでいます。
研究室メンバーと議論しながら「最適解」を探すゼミの一コマ。
研究室ガイド
最適化を武器に社会の課題へ挑み、
学生の成長を支える研究室
学生の成長を支える研究室
研究内容を一言でいうと？
限られたデータ・電力・計算資源で、社会に役立つより良い答えを導き出す
本研究室では、最適化を共通の基盤として、AI・画像処理、無線センサネットワーク、教育工学など幅広いテーマに取り組んでいます。少ないデータで学習するAI、省電力で正確な情報を送り続けるネットワーク、授業改善を支援する分析技術など、限られた条件の中で性能や実用性を高める方法を考え、社会で役立つ情報技術の実現を目指します。
研究室の自慢は？
学会発表からIT教育まで、学外で挑戦しながら成長できる研究室
研究室では、学生が実際の経験を通して成長することを大切にしています。研究成果がまとまれば、学部生から海外での学会発表に挑戦し、大学院では国際会議や論文執筆へと段階的にステップアップします。また、教職課程の学生は「子どもIT未来塾」でTAを務め、小・中学生にプログラミングやITを教えます。研究を発表する力と、人に分かりやすく伝える力の双方を、実践の中で身につけられることが研究室の大きな特徴です。
研究もイベントも全力！学園祭では研究室みんなで模擬店に挑戦。
Pick Up
国際会議での発表や英文論文を通して、研究成果を世界へ発信する
修士課程の学生は2年間で平均4回程度の国際学会発表を経験し、海外の研究者に成果を伝え、議論する力を磨きます。これまで私の研究室の多くの大学院生が、優れた研究成果に贈られるStudent Paper Awardを受賞し、専門家の審査を経た査読付き英文論文の掲載実績を持っています。さらに研究を深く進めたい学生には、大学院博士課程でより高度な研究に取り組み、研究者や高度な専門家を目指す段階まで一貫して指導します。
研究成果を世界へ！ハワイの国際会議NCSP 2026で英語発表に挑戦。Student Paper Awardの受賞を参加した学生たちと祝いました。