修士・2024年度・Cコース出身
★★★★★3.8
◎ 良かった点
「チャンス発見」というユニークな枠組みを直接学べるのは世界でもここくらい。研究テーマの自由度がとにかく高い。
△ 微妙だった点
概念ベースの研究なので、純粋な数学・統計をやりたい人には抽象的すぎると感じるかも。
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研究ガチ度3.0
指導の手厚さ4.0
雰囲気4.0
進路の良さ4.0
自由度4.0
配属難易度4.0
研究内容
大澤幸生教授が提唱する「チャンス発見学 (Chance Discovery)」を軸に、データから将来の重要事象や新しい価値を発見する手法を研究する。KeyGraphやデータジャケットなど独自の概念図手法を開発し、企業・行政との実問題でイノベーション創出に応用する。ビッグデータの「中の出来事」よりも、データの「外」にある重要な兆候を捉えるアプローチが特徴。
主な研究テーマ
- ▸KeyGraphによるデータからの重要事象抽出
- ▸データジャケットを用いた知識統合・データ利活用設計
- ▸イノベーション創出のためのインタラクション設計
- ▸リスクと機会のシナリオ生成・予兆発見
- ▸クロスデータ・コラボレーションのメカニズム研究
教員
大澤幸生
教授東京大学 工学系研究科 システム創成学専攻 教授。先端知デザインを専門とし、チャンス発見・データジャケットに基づくイノベーション市場・データの可視化と価値化を中心に研究を進める。
チャンス発見データジャケットに基づくイノベーション市場データの可視化と価値化データ設計行動コミュニケーション分析
Email: ohsawa(at)sys.t.u-tokyo.ac.jp
口コミ（3件）
OB/OG・2022年度・Cコース出身
★★★★★4.2
◎ 良かった点
企業・行政との共同ワークショップに学生も普通に参加できる。社会人と一緒にKeyGraphを使ってシナリオを描く経験は他にない。
△ 微妙だった点
成果物が「洞察・シナリオ」になるので、定量的な評価軸が分かりづらいことがある。
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研究ガチ度4.0
指導の手厚さ4.0
雰囲気4.0
進路の良さ4.0
自由度5.0
配属難易度4.0
学部生（B4）・2024年度・Cコース出身
★★★★★4.2
◎ 良かった点
先生の発想力が圧倒的。ゼミに出るだけで「データから何を見出すか」の引き出しが増える。
△ 微妙だった点
テーマの抽象度が高いので、最初の半年〜1年は手が動かしにくいかもしれない。
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研究ガチ度4.0
指導の手厚さ4.0
雰囲気4.0
進路の良さ4.0
自由度5.0
配属難易度4.0
スコア（6軸）
研究ガチ度3.5
指導の手厚さ3.9
雰囲気4.0
進路の良さ4.1
自由度4.6
配属難易度3.8
メンバー構成
合計 約 14 名（教員除く）
博士課程3名
修士課程8名
学部4年3名
卒業生の進路
コンサル30%
NRIアクセンチュアPwC
IT・Web20%
NTT富士通研究所
メーカー20%
トヨタソニーブリヂストン
アカデミア15%
東大博士進学国内大学教員
シンクタンク・行政15%
内閣府NEDO
「データから戦略を導く」スキルが評価され、コンサル・大手メーカーの企画/イノベ部署への進路が多い。