logo main logo main
  • 研究シーズ
    • 研究シーズ条件検索
    • 研究シーズ一覧
    • キーワード一覧
  • 学部学科一覧
    • 工学部
      • 都市デザイン工学科
      • 建築学科
      • 機械工学科
      • 電気電子システム工学科
      • 電子情報システム工学科
      • 応用化学科
      • 環境工学科
      • 生命工学科
      • 一般教育科
      • 総合人間学系教室
      • ナノ材料マイクロデバイス研究センター
      • インキュベーションラボ
      • その他
    • ロボティクス&デザイン工学部
      • ロボット工学科
      • システムデザイン工学科
      • 空間デザイン学科
      • その他
    • 情報科学部
      • 情報知能学科
      • 情報システム学科
      • 情報メディア学科
      • ネットワークデザイン学科
      • データサイエンス学科
      • 実世界情報学科
      • その他
    • 知的財産学部
      • 知的財産学科
      • 知的財産研究科
    • その他
      • 教務部
        • 教職教室
        • 教育センター
        • ランゲージラーニングセンター
        • その他
      • 情報センター
      • 八幡工学実験場
      • ものづくりセンター
      • ロボティクス&デザインセンター
      • 学部 – その他
  • 協力機関コーナー
    • 大阪産業技術研究所
    • 大阪商工会議所
    • 大阪信用金庫
  • 特集コーナー
    • 動画コーナー
logo main logo main
  • 研究シーズ
    • 研究シーズ条件検索
    • 研究シーズ一覧
    • キーワード一覧
  • 学部学科一覧
    • 工学部
      • 都市デザイン工学科
      • 建築学科
      • 機械工学科
      • 電気電子システム工学科
      • 電子情報システム工学科
      • 応用化学科
      • 環境工学科
      • 生命工学科
      • 一般教育科
      • 総合人間学系教室
      • ナノ材料マイクロデバイス研究センター
      • インキュベーションラボ
      • その他
    • ロボティクス&デザイン工学部
      • ロボット工学科
      • システムデザイン工学科
      • 空間デザイン学科
      • その他
    • 情報科学部
      • 情報知能学科
      • 情報システム学科
      • 情報メディア学科
      • ネットワークデザイン学科
      • データサイエンス学科
      • 実世界情報学科
      • その他
    • 知的財産学部
      • 知的財産学科
      • 知的財産研究科
    • その他
      • 教務部
        • 教職教室
        • 教育センター
        • ランゲージラーニングセンター
        • その他
      • 情報センター
      • 八幡工学実験場
      • ものづくりセンター
      • ロボティクス&デザインセンター
      • 学部 – その他
  • 協力機関コーナー
    • 大阪産業技術研究所
    • 大阪商工会議所
    • 大阪信用金庫
  • 特集コーナー
    • 動画コーナー
logo main logo light
研究シーズを検索
  • 研究シーズ
    • 研究シーズ条件検索
    • 研究シーズ一覧
    • キーワード一覧
  • 学部学科一覧
    • 工学部
      • 都市デザイン工学科
      • 建築学科
      • 機械工学科
      • 電気電子システム工学科
      • 電子情報システム工学科
      • 応用化学科
      • 環境工学科
      • 生命工学科
      • 一般教育科
      • 総合人間学系教室
      • ナノ材料マイクロデバイス研究センター
      • インキュベーションラボ
      • その他
    • ロボティクス&デザイン工学部
      • ロボット工学科
      • システムデザイン工学科
      • 空間デザイン学科
      • その他
    • 情報科学部
      • 情報知能学科
      • 情報システム学科
      • 情報メディア学科
      • ネットワークデザイン学科
      • データサイエンス学科
      • 実世界情報学科
      • その他
    • 知的財産学部
      • 知的財産学科
      • 知的財産研究科
    • その他
      • 教務部
        • 教職教室
        • 教育センター
        • ランゲージラーニングセンター
        • その他
      • 情報センター
      • 八幡工学実験場
      • ものづくりセンター
      • ロボティクス&デザインセンター
      • 学部 – その他
  • 協力機関コーナー
    • 大阪産業技術研究所
    • 大阪商工会議所
    • 大阪信用金庫
  • 特集コーナー
    • 動画コーナー
研究シーズを探す
カテゴリー・キーワードから探す
SDGsの分類
  • 2. 飢餓をゼロに
  • 3. すべての人に健康と福祉を
  • 4. 質の高い教育をみんなに
  • 5. ジェンダー平等を実現しよう
  • 6. 安全な水とトイレを世界中に
  • 7. エネルギーをみんなに そしてクリーンに
  • 8. 働きがいも経済成長も
  • 9. 産業と技術革新の基盤をつくろう
  • 10. 人や国の不平等をなくそう
  • 11. 住み続けられるまちづくりを
  • 12. つくる責任 つかう責任
  • 13. 気候変動に具体的な対策を
  • 14. 海の豊かさを守ろう
  • 15. 陸の豊かさも守ろう
  • 16. 平和と公正をすべての人に
  • 17. パートナーシップで目標を達成しよう
  • 該当無し
テーマの分類
  • IT・IoT・AI・ロボティクス
  • 建築
  • 土木・社会基盤
  • エネルギー・環境
  • ライフサイエンス
  • ものづくり・製造技術
  • ナノ・材料
  • デザイン
  • 人文学
  • 自然科学
  • 該当無し
学部・学科の分類
  • 工学部
    • 都市デザイン工学科
    • 建築学科
    • 機械工学科
    • 電気電子システム工学科
    • 電子情報システム工学科
    • 応用化学科
    • 環境工学科
    • 生命工学科
    • 一般教育科
    • 総合人間学系教室
    • ナノ材料マイクロデバイス研究センター
  • ロボティクス&デザイン工学部
    • ロボット工学科
    • システムデザイン工学科
  • 情報科学部
    • 情報知能学科
    • 情報システム学科
    • 情報メディア学科
    • データサイエンス学科
    • 実世界情報学科
  • 知的財産学部
    • 知的財産学科
  • 知的財産研究科
  • 教務部
    • 教職教室
  • 情報センター
  • 八幡工学実験場
  • ものづくりセンター
  • 該当無し
キーワード
  • 熱電変換
  • リキッドマーブル
  • 有機機能材料
  • 酵素固定化
  • 粒子
  • バイオセンサー
  • ドライリキッド
  • 絹フィブロイン
  • 制御工学
  • 流体制御
  • バイオ燃料
  • 超高齢社会
  • 古民家
  • 細胞老化
  • 道案内
  • 微細藻類
  • モデル予測制御
  • 健康寿命
  • 導電性ポリマー
  • 低炭素化

すべてのキーワードを見る

SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス人文学
学科の分類
情報科学部情報メディア学科

言語理解AIを活用した「単語の使い分けマップ」の開発

情報科学部

情報メディア学科

計量言語学研究室

中西淳 講師

人工知能教育工学語彙学習

英作文を書いていて「この英単語はこのタイミングで使っていいのかな?」と迷うことは多くの英語学習者に共通する悩みだと思います。一方,どの英単語がどの文脈で使用できるかどうかを調べるのは簡単ではなく,結果的に馴染みのある単語を繰り返し使ってしまう傾向にあることが様々な研究で報告されています。本研究では,英語学習者が様々な単語の適切な使い方を学習できるように,近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して,様々な用例や類語の関係性を視覚化することのできる「単語使い分けマップ」の開発を目指しています。

単語の使い分けの難しさ

「あかん,ごじゃ眠いわ。」と聞いて,あなたは何と言っているか分かりますか?

これは播州地方出身の友人の発言で,彼によると「ごじゃ」は「とても」や「めっちゃ」のような意味を持つ播州地方の方言のようです。おそらく多くの日本人は「ごじゃ眠い」と聞いて,「ごじゃ」は「眠い」を強調する表現なんだなぁと推測できると思います。

珍しい単語を使いこなせるようになりたい私は,「ごじゃ」をマスターしようと日常生活の中で頻繁に使っていました。そんなある日,「とても(よく)喋る」という意図で「ごじゃ喋る」と発言しましたが,友人から「間違ったことを喋る」という意味になる可能性があると指摘を受けました。どうやら「ごじゃ」には「無茶苦茶に」という意味もあるようで,「とても」と同じ意味だと思って使っていると思いもよらない誤解が生じる可能性があるのです。

英語学習者のライティングの問題点

このようなことは英単語を勉強していると頻繁に起こります。日本語の「とても」に当たる「very」の類語に「fairly」や「remarkably」などがあります。これらの表現はすべて「very」と同じように使えるわけではなく,場面に応じて適切に使い分ける必要があります。単語帳で学習したはずの「fairly」や「remarkably」ですが使うタイミングが分からず,結果的に「very」のように汎用的で馴染みのある単語を何度も使い回してしまうことがよくあると思います。

その例として,日本人大学生がアメリカ留学中に書いた英語日記の一部を見てみましょう。

  1. All of these hamburgers are very huge and it was very hard to eat without using knife and fork.
  2. …they took care of me very well so I had very good time.

これらの英文では,「とても大きかった」や「とても良かった」など留学中に感じたことを強調するためにveryが多用されています。これらのveryは必ずしも間違いであるとは言えないですが,せっかくの思い出を詳細に伝えられなくなっているように感じます。中学校や高校で沢山の英単語を暗記したはずなのに,いざ英作文を書くとなると使い方が分からないという状況は頻繁に起こると思います。このような思いをしないためにも,英単語を学習する時には,その単語の類語との使い分けを意識して,実際に単語が使われている英文にたくさん触れることが重要だと言えます。

「単語使い分けマップ」の開発

本研究では,近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して,英語学習者が単語の使い方を学習するのを支援するためのオンラインツールを開発しようとしています。下の図は実際のWebシステムの画面です。

「検索語」に調べたい単語を入力して,「類語数」と「用例数」を選択することで,調べたい単語の類語が一覧で表示されて,さらに,それぞれの類語が各用例に置き換えられる確率の高さに応じてグラデーションで提示されます。黒色に近いほど類語と置き換えられる可能性は高く,白色に近いほど類語に置き換えられる可能性は低くなります。例えば,上の図の1つ目の用例”My sister is very beautiful.”の”very”は,”incredibly”と置き換えられる確率は高いですが,”extremely”と置き換えられる確率は低いことがわかります。さらに,このシステムでは,類語や用例のレベルを指定することができるため,自分の英語力に合わせた類語や用例を提示してくれます。

このようなオンラインツールを開発することで,英語ライティングにおいて単語の使い分けができるようになり,さらには,英語学習者が単語の細かいニュアンスの違いを理解できるようになることが期待されます。また,今後様々な情報技術を取り入れることによって,英語学習者がより効率的に単語を学習できることを目指しています。

論文

「スマートフォンを用いた新たな英単語学習の検討―Google FormとKahoot!を組み合わせた授業実践をふまえて―」(2021)中西淳『e-Learning教育研究』15p.13-24.

「ニューラルネットワークを活用した類語検索システムの開発—シソーラスにお ける形容詞goodの記述との比較— 」(2023)中西淳『e-Learning教育研究』17p.13-24.

「【最優秀論文賞受賞】外国語学習者のための語彙学習支援ツールの開発―文章生成 AI の活用による新たな試み―」(2023)中西淳『2023PCカンファレンス論文集』p.128-131.

研究者INFO: 情報科学部 情報メディア学科 計量言語学研究室 中西淳 講師

研究シーズ・教員に対しての問合せや相談事項はこちら

技術相談申込フォーム
0
SDGs
研究テーマ
  • IT・IoT・AI・ロボティクス
  • 建築
  • 土木・社会基盤
  • エネルギー・環境
  • ライフサイエンス
  • ものづくり・製造技術
  • ナノ・材料
  • デザイン
  • 人文学
  • 自然科学
  • 該当無し
学部・学科
  • 工学部
    • 都市デザイン工学科
    • 建築学科
    • 機械工学科
    • 電気電子システム工学科
    • 電子情報システム工学科
    • 応用化学科
    • 環境工学科
    • 生命工学科
    • 一般教育科
    • 総合人間学系教室
    • ナノ材料マイクロデバイス研究センター
  • ロボティクス&デザイン工学部
    • ロボット工学科
    • システムデザイン工学科
  • 情報科学部
    • 情報知能学科
    • 情報システム学科
    • 情報メディア学科
    • データサイエンス学科
    • 実世界情報学科
  • 知的財産学部
    • 知的財産学科
  • 知的財産研究科
  • 教務部
    • 教職教室
  • 情報センター
  • 八幡工学実験場
  • ものづくりセンター
  • 該当無し
キーワード
  • ドライリキッド
  • 粒子
  • 道案内
  • 酵素固定化
  • 絹フィブロイン
  • 流体制御
  • 低炭素化
  • 微細藻類
  • バイオセンサー
  • 古民家
  • 制御工学
  • 熱電変換
  • モデル予測制御
  • 超高齢社会
  • 健康寿命
  • バイオ燃料
  • 有機機能材料
  • リキッドマーブル
  • 細胞老化
  • 導電性ポリマー

すべてのキーワードを見る

同じカテゴリーの研究シーズ

+1
藤元 章

「人類の危機への挑戦」をテーマにした課題解決型授業

[概要] 大阪工業大学の工学部では,PBL(ProblemあるいはProject-Based Learning)を基軸とした教育カリキュラムを実施しています。1年次では各学科の専門分野に関連した課題の実験・実習的なPBLを行い,2年次生には物理学,地球科学,生物科学の分野横断型PBLを提供しています。2015年度から2018年度まで「火星移住計画」を題材にして, 2019年度から2022年度まで「太陽系ツアー」を題材にして進めてきました。そして, 2023年度からは,惑星・宇宙の枠を飛び出して,「人類への危機への挑戦」をテーマにしたPBL型授業を進めています。

0
安留 誠吾

初等中等教育向けロボットプログラミング学習環境

2020年度から小学校においてプログラミング教育が必修化された。小学校では、ビジュアルブロックエディタを利用したプログラミングが想定されるが、中学校、高校では、テキストエディタを利用することになる。そこで、ビジュアルブロックエディタからテキストエディタへの移行をスムーズに行えるように、両エディタに対応したロボットプログラミング学習環境を開発した。また、教員の負担を軽減するための教員支援システムも開発した。

+3
横山 香奈

ハワイにおける日系移民の成功要因に関する一考察

 ハワイでは、日系移民が他のアジア系エスニックグループに比して突出した成功を収めた。成功した背景理由として、「日本人は勤勉で我慢強かったからだ」と精神論に終始することが多いが、調査の結果、それ以外にも多角的要因が寄与していることが示唆された。 かつて海外へと移り住んだ日系移民の一例を参考に、今後、日本においても移民の教育問題について検討したりするなど、多方面に還元できるような研究に繫げていくことを目指す。

0
Mellor Andrew

Learning New Vocabulary

Students of English need to learn a lot of vocabulary. To be successful, they need to decide what vocabulary items to learn. As they choose which vocabulary items to study, considering the frequency of the vocabulary items in general use may be useful as well thinking about their own personal needs. They also need to decide which aspects of those vocabulary items to learn. and how to learn those vocabulary items. There are many aspects involved in learning vocabulary items related to form, meaning and use. Also they need to decide how to study vocabulary. This may include questions as to whether to learn items in isolation or context, whether to learn in semantic groups and how to reinforce and review learning.

0
ズオン クアン タン

遺伝的アルゴリズムによる地上放送システムの無線資源割り当て最適化技術

本技術のコアは,遺伝的アルゴリズムを用いて放送局の送信電力と使用チャネルを割り当てる際,膨大な地図情報を取り入れると計算不能になるため,各局の放送エリアを簡単に近似できる数学モデルを構築し,これを最適化アルゴリズムに入れることで,計算を可能にする.

0
黒川 尚彦

発話理解の奥深さ

私たちはことばをどのように理解しているのか。家に招いた客人に「暑いね」と言われたとしよう。「そうだね」と同意するだけでもよいが、たいてい「冷たいもの飲む?」や「エアコンつけようか?」などと返答するだろう。これは、相手が発した発話を「この部屋は暑い」と理解し、「冷たいものを飲む」ことや「エアコンで涼しくしてほしい」という要望であることを推論するからである。発話という断片的な情報から、私たちはどのように相手の真意をつかむのだろうか。

+2
藤村 真生

設計図の画像認識

建物の電力設備や通信ケーブルなどの設備工事の支援に画像処理を利用します。設備工事の請負には精緻な材料の選別と必要量の算出に基づく適切な見積もりが必要です。しかし中小の工事会社では見積もりに充てることが可能な人的資産が潤沢ではなく、短期間での精緻な見積もりは現実的ではありません。そこで設計図から画像処理によって自動的に材料とその必要量を算出し、より適切な見積もりが算出できるように支援します。

+1
河合 紀彦

映像中から物体をリアルタイムで除去する隠消現実感

隠消現実感(Diminished Reality)とは、映像中の不要物体の上に背景画像を重畳することで、不要物体をリアルタイムで視覚的に取り除く技術であり、映像中に仮想的な物体を重畳する拡張現実感(Augmented Reality)とは反対の概念を持ちます。本シーズでは、画像修復技術を用いて不要物体の周辺情報から尤もらしい背景画像を生成し、かつ背景の形状を推定することで、移動するカメラの映像から物体をリアルタイムで取り除きます。

0
福島 拓

避難訓練や運動などの動機づけを行う情報システム

制御焦点理論を活用した動機づけ支援を行う情報システム(避難訓練支援,運動支援)の研究開発を行っている.制御焦点理論は心理学で研究されている人の志向性(考え方の特性)に関わる理論である.人々を志向性のグループに分け,それぞれに適した支援を行うことで各場面での動機づけを行っている.本研究では,心理学分野の知見を活用した情報システムの研究を行っている.

+2
重弘 裕二

超大規模組合せ最適化問題に対する新解法の提案

設計、割り当て、スケジューリング等、様々な問題は組合せ最適化問題として定式化できる。しかし、実応用において厳密に最適な解を求めるのが不可能な場合も多い。そのような状況においても可能な限り良質な解を探索するために、これまでにも遺伝的アルゴリズムのような手法が提案されているが、万能ではない。本研究では、特に超大規模な組合せ最適化問題を対象とし、確率論、統計論的な観点から、最適と考えられる方法を追究している。

+1
吉川 雅博

筋隆起センシングにより操作する対向3指の電動義手

筋隆起センシングにより操作する対向3指の電動義手です.様々な日用品を操作できる対向3指ハンド,容易に着脱可能なサポータソケット,筋隆起センサで検出した筋隆起による操作システムが特長です.ハンド,ソケット,筋隆起センサ,それぞれが要素技術として利用可能です.

+2
村木 祐太

疑似HDRによる単一画像からの露出補正

HDRは露光の異なる複数枚の画像を用いることで視認性を回復する手法であり,広く利用されている.しかし,移動する被写体において不向きであるとともに,過去に撮影された画像に使用することができない.そこで本研究では,一枚の画像から疑似的に多重露光画像を生成 し,それらを合成することで視認性の回復を行う手法を提案する.本手法は,自然界の色情報を完全に損失していない画像を対象とし,エッジ情報を用いて明度を自動調整することで,疑似多重露光画像を生成する.

0
原嶋 勝美

ソフトウェアエージェントによる社会シミュレーション

 複雑な社会の動きの完璧な予測や、瞬間的な社会の状態の正確な把握は、AIを用いても極めて困難である。一方で、生物や人間など多くのシステムは、動的かつ予測不能な局面において極めて柔軟に対処している。 本研究では、様々な生物や物体を模擬したソフトウェア(エージェント)を作成し、エージェントの自律行動や相互作用によって、社会に実在する問題や、現実では実現しにくい社会環境での生物の振る舞いなどを検証する。

+4
中西 真悟

標準正規分布の幾何学的対称性

連続な確率変数の確率密度関数の積分形は、0から1までで評価できる累積分布関数です。では、累積分布関数を積分するとき、積分形の関数の一階の導関数は、累積確率として0から1までの傾きになります。つまり、直角三角形を用いた三平方の定理による評価が可能になります。そこで、標準正規分布の幾何学的対称性を応用しながら三平方の定理を用いてみると、新たな確率評価基準が思考できます。

+3
酒澤 茂之

ディープニューラルネットワークモデルの信頼性確保に関する研究

AIの実用化において、ゼロの状態からディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを学習することは稀で、学習済みDNNモデルに対して独自のデータによって追加学習するなどして派生させたDNNモデルを利用することが一般的である。このとき、最終的に利用されるDNNモデルの信頼性は、元となっている学習済みDNNモデルに大きく依拠することとなる。そこで、開発者の情報をDNNモデル内に書き込むことによって、信頼性確保の一助とする。特に、最近ではオープンソースのDNNモデルも増えていることから、元のモデルから派生モデルに至る開発者の系譜を記録できることが重要である。

0
石川 恒男

一般教育科数学教室の教育

数学教室では専任教員7名にロボティックス&デザイン学部専任教員1名と非常勤講師を加えて各数学科目の担当を行っている。まず、高大接続科目である「解析学I」「解析学I演習」という科目を設定し、教育センターと連携しながら担当するという形をとっている。講義と演習を連携した上で、必要ならば「学習相談」という自由に質問できる時間を設け、さらに、学習が不十分な学生に対しては教育センターでチューターによる対応を行い、「基礎力向上講座」も開講している。大学での数学教育については、1年次に「解析学 II」「解析学 II 演習」「解析学 III」「解析学 III 演習」「線形代数学 I」「線形代数学 II」を履修し工学で必要な微積分や線形代数の習得に力を入れる。これらの科目は学科によって履修時期や若干の内容の違いはある。次に、2年次以上に対しては「工学の基礎」「数理科学と教育」というカテゴリーで数学科目(別記)を担当し、講義に対応する演習科目は設定していないが、「数学教室学習相談」で質問の対応している。科目に関しては自由選択であり、微分方程式、確率統計、複素解析などの分野の科目を設定し担当している。研究については、個人研究を中心に行っている。

0
中西 真悟

貴金属比とその関連数列によるシングル,ダブル,トリプル型の正三角形螺旋と正六角形螺旋(2024年度の作品+α)

黄金比,白銀比,青銅比など貴金属比と関連するサブタイトルの数列を活用して,図余りと図足らずを許した場合の正三角形による螺旋図を考察しました.その結果,シングル,ダブル,トリプル型の正三角形螺旋図の特徴が分かりました.また,副産物として正三角形の特徴を有する正六角形の螺旋図も考案しました.どうぞお楽しみください!

0
島野 顕継

高等学校普通教科「情報」の質向上を目的とした教材及び シラバスの作成

文部科学省高等学校次期学習指導要領解説情報編(平成30年度改訂)では,情報分野を学ぶ上で専門的な知識に触れ,それがどの様な仕組みであるかを知るための教育を重要視している.本研究では情報の科学的な理解を深め,情報分野に対する興味・関心を引き出すことをねらいとする高等学校情報科科目「情報I」で実際に活用でき,特定の環境を用意できる現場を助ける教材開発及びシラバスの作成を行った.

0
中西 真悟

スキップ型重み付きGibonacci数列を得るための修正パスカル三角形の演算アルゴリズム

パスカルの三角形の構造を修正するだけで様々な数列が作成できるだけではなく,その初項や二項の設定を変えた一般形を示すための演算アルゴリズムを紹介します.そのためにスキップ型にモデリングする数列の発想が大切になります.線形代数を用いてエレガントに演算できる方法が分かりました.また,その原理にシフト演算が欠かせないことも分かりました.それでは,お楽しみにください.

+1
本田 澄

欠陥データを利用したソフトウェアプロジェクト比較手法に関する研究

本研究では様々なドメインや開発スタイルに属するソフトウェア開発に対して有効なソフトウェア信頼性モデルを構築し活用方法を広く普及することでソフトウェア開発をより効果的で制御可能とすること目的とします。そのためには多くの企業の開発データの収集方法および普及方法としてウェブアプリケーションの開発が必要です。また企業の開発データのみならずオープンソースソフトウェアにおける開発データも対象とします。本研究を行うことで現在困難とされている開発スケジュールの定量的な決定に役立つと考えられます。

  • 研究シーズ
    • 研究シーズ条件検索
    • 研究シーズ一覧
    • キーワード一覧
  • 学部学科一覧
    • 工学部
      • 都市デザイン工学科
      • 建築学科
      • 機械工学科
      • 電気電子システム工学科
      • 電子情報システム工学科
      • 応用化学科
      • 環境工学科
      • 生命工学科
      • 一般教育科
      • 総合人間学系教室
      • ナノ材料マイクロデバイス研究センター
      • インキュベーションラボ
      • その他
    • ロボティクス&デザイン工学部
      • ロボット工学科
      • システムデザイン工学科
      • 空間デザイン学科
      • その他
    • 情報科学部
      • 情報知能学科
      • 情報システム学科
      • 情報メディア学科
      • ネットワークデザイン学科
      • データサイエンス学科
      • 実世界情報学科
      • その他
    • 知的財産学部
      • 知的財産学科
      • 知的財産研究科
    • その他
      • 教務部
        • 教職教室
        • 教育センター
        • ランゲージラーニングセンター
        • その他
      • 情報センター
      • 八幡工学実験場
      • ものづくりセンター
      • ロボティクス&デザインセンター
      • 学部 – その他
  • 協力機関コーナー
    • 大阪産業技術研究所
    • 大阪商工会議所
    • 大阪信用金庫
  • 特集コーナー
    • 動画コーナー

研究シーズ・教員に対しての問合せや相談事項はこちら

技術相談申込フォーム
大阪工業大学
v

Facebook

Dribbble

Behance

Instagram

E-mail

© INNOVATION DAYS 2026 智と技術の見本市.