MESHSTATS＊に搭載可能な世界メッシュ統計、空間データ、オープンデータなどを利用したアプリケーションの検討・利用が見込まれる事例に関するアイデアを広く募集します。本募集は、横浜市立大学の学部生、大学院生や協賛・後援組織に所属する方のほか、一般の方を対象に幅広く募集しています。今回のテーマは「MESHSTATSで社会課題解決を目指す」となっています。下記に示す8つのテーマ（詳細は専用サイトをご確認ください）に対してアイデア作品を考案してご応募ください。ご応募いただいた作品は5月に実施される発表会にて発表していただきます。社会...

2026年1月20日（火）、国際商学部の藤﨑晴彦准教授による教室セミナー「管理会計資格（US-CMA）が切り拓くキャリアの可能性」が開催されました。講義の概要やねらい...

本研究では、株式会社JMDCが提供する累計1,200万人規模のレセプトデータベース（JMDC Claims Database）を用い、2005年から2021年の間に健診で初めて糖尿病（HbA1c 6.5%以上または空腹時血糖126mg/dL以上）と判定された40〜74歳の男女148,288名を対象としました。研究手法として、「標的試験エミュレーション」を採用しました。これは、観察データから、臨床試験を可能な限り模倣する手法です。対象者を「1年以内に受診した群（早期受診群）」と「1年以内に受診しなかった群（非受診群）」に分け、年齢、性別、検査値、生活習慣、行...

本研究では、網羅的に知識横断的な解決策を生成する手法SELLMを提案しました（図１）。SELLMは、知識や技術を網羅するリストから、「専門家」の網羅的なリストを作成することで解決策を生成します。具体的には、リストの知識を１つずつ取り出して、その知識に関する専門家としてLLMに振る舞うよう、テキストベースで指示します。「専門家」LLMのそれぞれから解決策を提案させることで、他分野の目線から考えた、さまざまな解決策を生成させることが可能になります。網羅的なリストとして、国際特許分類（IPC）や周期表（元素のリスト）などが利用可能です。例えば、IPCは古今東西の既存技術を網羅しており、多様...

本ワークショップは、夏休みの体験学習の機会として、データサイエンスの技術や PBL（Project Based Learning：問題解決型学習）の手法を用いた、実践的な１日ワークショッププログラムの研究開発を目的としています。グループワークを通じて、コミュニケーション能⼒や思考力などをトレーニングできる内容となっており、毎年多くの学生が参加しています。今年は９本のワークショップを開催します。グループ作業に関心のある方、データ利活用やデザイン思考、問題解決フレームワークを体験的に学びたい方に最適なプログラムです。なお、参加申込は先着順となっておりますので、ご興味のある方はお早めの...

スコーピングレビュー＊3を行い、2006年以降に発表された論文5,020件から、「へき地」と都市部の医療を比較している15件の研究を選定し、医療の「構造（例：人口当たりの医師数など）」、「過程（例：心筋梗塞発症から治療開始までの時間や心不全に対するガイドラインに沿った治療実施率など）」、「結果（例：死亡率など）」の3つに分類しました。その結果、15件中9件の研究においては「へき地」は都市部に比較して医療の質が劣るという結果でしたが、3件の研究では、「へき地」の方が医師の診療の幅が広いなど質が高い面も見られました。また、多くの研究が病院を対象とし、診療所などプライ...

本研究では、予測AIの適用範囲を定義する信頼度を自動的に調整するフレームワークであるDyRAMO（Dynamic Reliability Adjustment for Multi-objective Optimization）を開発しました。DyRAMOによる信頼度の調整は、①信頼度の設定、②分子設計、③設定された信頼度の高さと分子設計の結果の評価、を通して行われます（図２）。Step 1：使用する予測AIそれぞれにおいて、信頼度を設定し、それに基づき適用範囲を定義します。ここで、本検証での信頼度は、予測する分子と教師データに含まれる分子との構造的な...