2027年度【データサイエンス分野】卒業研究研究テーマ紹介
岡崎研究室では、データサイエンス分野（データサイエンスコース）の卒業研究テーマとして、『学生自身によるオリジナルテーマ』、もしくは、『スポーツパフォーマンス分析研究』を考えています。
オリジナルテーマでは、興味のあるテーマを自分で見つけて研究（データ収集 → 分析 → 可視化 → 考察）を行いうことで、興味・好奇心・問題意識を、データで形にすることを目指します。社会・日常生活・趣味など、テーマ領域は自由です。
スポーツパフォーマンス分析研究では、対象スポーツを選定し、試合のデータ取得・分析を行うことで、そのスポーツのパフォーマンス向上のために必要な情報を提供することを目指します。
現在想定しているそれぞれの具体的研究テーマを以下に示します。
オリジナル提案課題（２名）（新規）
与えられた課題ではなく、自分の興味にもとづいて研究テーマを設定し、データ収集・分析・可視化・モデル構築までを一貫して行います。興味のあるテーマを深く掘り下げ、データサイエンスの視点から課題解決にアプローチします。
社会・ビジネス・日常生活など、テーマの領域は自由です。
社会・ビジネス・日常生活など、テーマの領域は自由です。
試合分析ツールを用いた[スポーツ]のゲーム分析（若干名）（新規）
対象のスポーツおよびその分析ツールの選定を行い、ツールを用いて実際の試合のデータ分析を行いいます。多様なデータの中から、重要な情報を抽出し、データに基づいた試合の要約を行うとともに、対象スポーツのパフォーマンス指標を求めます。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
ベイズ推定に基づく[スポーツ]のパフォーマンス予測（若干名）（新規）
スポーツのパフォーマンス分析を行う上で、データ数が少ない場合にどのようにパフォーマンスを評価するかという問題があります。
対象のスポーツを選定し、ベイズ推定を用いて、少ないデータで精度よくパフォーマンスの推定を行う方法を学習し、実際のデータを用いてその検証を行います。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
対象とする[スポーツ]は、取り組む学生自身が興味があるものを選ぶ予定です。
この他にも研究室で指導可能なテーマの希望があれば相談に応じます。
また、過去の卒業論文や修士論文リストは、その他の情報のページから。