東京理科大学 TOKYO UNIVERSITY OF SCIENCE

理工学部 理工学研究科

2023年4月より「創域理工学部」へ名称変更

安井 清一准教授 YASUI Seiichi

所属学科: 経営システム工学科(現:経営工学科) 学位: 博士(工学) 専門分野: 統計的品質管理 研究者DB: https://www.tus.ac.jp/academics/teacher/p/index.php?3981

X + データ解析 = データサイエンス

専門分野は統計的品質管理です。
統計的品質管理 = ものづくり + データ解析 → 安全安心・価値のある製品の提供。


ものづくりの基礎は、機械工学、電気工学、化学工学、etc. 実際のモノはそれらの複合体。複雑な現象を見通すためにデータで立ち向かう。
データ解析の基礎は、統計学や情報学。
これらが融合することで、社会の問題や課題を解決できるのです。
DX時代、統計的品質管理の知見をもとに、ものづくりを””X””として、新たな””+””と””データ解析””を研究します。

「品質」・「安全」のためのデータに基づく問題解決法

私たちは日常、さまざまなモノを使っていますが、すぐに壊れたり、危険な目にあったりすることは、ほとんどないかと思います。日本の製品は世界的にみて、品質や安全性が優れているといわれています。その品質や安全性を担保するために、実は企業は様々な工夫や努力で品質管理を行っており、私たちが、クルマや薬などを安全安心に使えているのは、そのおかげなのです。


品質管理は、古くから企業と大学が密に協力してきた分野であり、また、データに基づいて品質や安全性を評価し、分析し、改善活動を行ってきました。品質管理の世界では、データを基礎として、いかに問題を解決するか、いかに目標に向かって進むか、といったことを日々行っています。
安井研究室では、品質管理を進化させるため、次のような研究を行っています。

・日々進化するものづくりで、品質や安全性をデータで評価・分析するためのデータ解析法の開発。
・教育工学と品質管理で実践されてきた教育方法とを融合して、データを使って問題を解決するスキルを身につけるための学習法を開発しています。

火災現象を分析するためのデータ解析

理工学部建築学科の大宮喜文教授との共同研究です。
日本では1件1件の火災について、消防署へ通報があった時刻、出動したポンプ車の台数や消防士の数、火災の原因、建物の種類など、詳細な記録が残されています。そのデータを統計学の手法を使って分析することで、火災の原因や天候などと、消火までにかかった時間との関係などを知ることができます。このような分析を行うには、統計学の知識は必要ですが、それと同じぐらい、火災や建築学の知識も大切です。

なぜなら、消火までにかかった時間を分析しようとすると、それに関わる要素は、建物の種類、火災の原因、消火活動の方法など、様々なものがあり、データ解析を行う際にそれらの関係を整理する必要がありますが、それらはデータ解析の知識の外にあるものだからです。また、データ解析の後、結果の意味を考える必要がありますが、その際には、建築に関する法規も見逃せません。


共同研究という形で、互いに情報、知識を共有し合い、火災研究において、これまでになかった種類の成果を上げることができています。

For Students

データの力で社会に貢献するために、いろいろなことを勉強しよう!

データ解析には、数学とプログラミング(コンピュータ)のスキルが欠かせません。


しかし、実際の問題や課題に立ち向かうためには、X + データ解析。””X””の部分も大切です。””X””は高校の範囲でいえば、物理、化学、生物、地学の理科。経済や政治に目を向けるなら、社会もそうでしょう。品質管理の世界では、問題や課題解決にあたって、古くから三現主義、すなわち、現場、現物、現実を大切にしてきました。理科や社会は物事の原理・原則を教えてくれます。これに加え、観察眼も大切というわけです。観察眼を養うためには、「見ようとする心」が大切だそうです。身の回りのことに興味を持って、データが持っている力を抽出して、社会に貢献してほしいと思います。皆さん、それぞれの “”X”” があると思います。データ解析をマスターし、それぞれのデータサイエンスを作ってください。


私は、問題や課題解決のためにこの学問、観察(認知)、データ解析の関係性について研究していきたいです。

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