教授
山本 恵
Megumi YAMAMOTO
専門: ICT活用、機械学習、データマイニング
岐阜県瑞穂市在住。南山大学理工学研究科博士後期課程 機械電子制御工学専攻 博士(制御工学)。IT関連企業システム課勤務、愛知女子短期大学助手、名古屋学芸大学短期大学部講師、名古屋外国語大学准教授などを経て、現職に至る。
詳しい経歴「境界」を超えましょう。
毎日を大切に、活き活きと楽しい学生生活を送ってほしいです。
自分自身で限界を作らず、あらゆる「境界」を超えて可能性を広げ、新しい世界を切り拓いてください。
専門分野
専門はデータ分析、特に多くのデータから何らかの知見を得るデータマイニングです。データは宝の山です。マイニングとは発掘することで、一見、意味のない情報のカタマリでも、角度や方法を変えて掘ってみると、思わぬ結果が出てくることがあります。例えばの話ですが、コンビニの毎日の売上データを調べたところ、あんパンを買う人はほとんどが牛乳を一緒に買うことが分かった、とします。そうするとあんパンや牛乳の仕入れに役立つ情報が得られたことになります。
現在は機械学習(コンピュータが自動で学習しデータに潜むルールやパターンを発見する方法)でレポートの自動採点を試みる研究をしています。教員が採点した結果のデータをコンピュータに投入し、どのような時にどのような得点をつけるのか学習させることで、やがて教員に近い採点ができるようになるかもしれないと考えています。
学科で教えていること
「情報リスク管理論」では、情報に潜むリスクや対策について、個人、組織などそれぞれの立場を想定して考えます。
「AIとの共生社会」では、身近に溢れるIoTや技術の進歩、それらに係る社会問題などを扱います。
その他「おもてなしの科学」を担当します。本学科では、対面中心のホスピタリティを学ぶ科目に加え、「おもてなし」を科学する科目を新設しました。Socity 5.0の社会に向けて理論的、科学的アプローチで学びます。
担当科目
Academic Skills、基礎ゼミナール、専門ゼミナール、情報リスク管理論、AIとの共生社会、おもてなしの科学(その他、全学共通科目として、情報リテラシー、データサイエンスA)
ゼミのテーマ
ICT活用やAI戦略は日本経済の成長と国際社会への貢献の切り札と考えられています。すでに観光、防災、医療、教育など、あらゆる分野で活用されており、将来どのようなキャリアを目指すにしても、これらの利用は避けられません。また、多様な人々との共生だけでなくAIとの共生も大きなテーマです。しかし、技術の進歩をただ推し進めることが良いとも言えません。そこでゼミでは、効果的なICT活用スキルを身に付けたり、ICTやAIに関する社会問題などについて考え、各自が自分の将来にリンクした具体的な研究テーマを設定して、研究を進めます。
基礎ゼミでは地域企業や公的機関とのコラボレーションにより、リサーチやプレゼンスキルなどの研究基礎力を養います。専門ゼミでは専門書を読み、研究計画を立て、ゼミ内で発表やディスカッションを行うなどの活動をしています。
基礎ゼミテーマ
情報発信型プロジェクトによる研究基礎力の習得
専門ゼミテーマ
ICT活用/AIとの共生社会
過去の学生のゼミ論文、研究作品
- 外国人の視点に立った藤ヶ丘effeの調査研究 ―外国人利用者の増加を目的として―
- サイトデザインと利用者の動向分析 ―ハンドメイドアクセサリーを用いて―
- 啓発動画の制作『PLASTIC POLLUTION~ポイすてゴミのゆくえ~』
- 学習サイトの制作『映画で学ぶ英会話(プラダを着た悪魔より)』
ゼミの写真
主な学術論文
- 『Proposal of Japanese Vocabulary Difficulty Level Dictionaries for Automated Essay Scoring Support System Using Rubric』(共著、2019年、Journal of the Operations Research Society of China)
- 『レポート自動採点支援用日本語語彙レベル辞書の提案 –Wikipediaコーパスの利用–』(2018年、共著、研究報告コンピュータと教育)
- 『Automated Essay Scoring System Based on Rubric』(共著、2017年、Studies in Computational Intelligence, Applied Computing & Information Technology 727)
主な著書
- 『大学生の情報リテラシー標準テキスト [2021年版]』(分担執筆、2021年、三恵社)
最も影響を受けた書籍
Amy N. Langville, Carl D. Meyer『Google’s PageRank and Beyond: The Science of Search Engine Rankings』
初期のGoogleサーチエンジンの考え方が書かれています。発想の転換の大切さや、様々な事象を数式で表現することができることを知り、ハッとさせられました。