科学技術の進歩とともに人工化学物質、重金属、放射性物質等、様々な物質が環境中に排出され、長期的かつ広範囲に環境汚染を引き起こし、環境リスク（人の健康、生活、経済・社会システム、生態系への悪影響）がもたらされています。
この授業では、まず、「リスク」とは何かについて知ることから始めて、環境汚染を引き起こす汚染物質が、“どこから”、“どのように”、“どれだけ”、環境中（大気、水、土壌）に放出され広がり人間や生態系に影響を及ぼすのかを評価する「環境リスク評価」という手法をExcelを用いた簡単な計算を通して理解し、環境リスクを低くするためにどのような対策が必要なのかについて考えることができるようになることを目的としています。

環境リスクとは何か、環境汚染を引き起こす汚染物質の環境中に放出・拡散して人間に至る経路や量を計算するモデルを作成して環境リスク評価を行う手法を、現実の測定データを使ってExcelを使った計算することによって理解します。また、この授業を通して、環境リスクに関してインターネット上から信頼性のある情報やデータの検索、収集、処理の方法、モデルを作ってシミュレーションする方法も身につけます。

第１回　環境リスクとは：「リスク」、「環境リスク」とは何かを学ぶ。

第２回　環境汚染について：環境汚染のメカニズムと原因となる汚染物質について学ぶ。また、汚染物質の実際の測定データがどのように公表されているのか、データ源の検索、収集の方法、Excelによるデータの保存や整理の方法を、実際に自分で調べることによって理解する。

第３回　汚染物質の毒性と曝露量の評価：いくつかの汚染物質をピックアップし、その毒性や人への曝露量を計算する方法を理解する。

第４回　汚染物質の健康影響の定量的評価：いくつかの汚染物質をピックアップし、その健康影響（発がんなど）を定量的に評価する方法を理解する。

第５回　基準値について：化学物質の摂取量や環境中の濃度など、人への影響をコントロールするための基準値がどのように決められているかを理解する。

第６回　環境モデリング１：環境汚染物質が環境中に放出され拡散して人に至るまでの環境中動態を評価するモデルを作成する、環境モデリングの手法を理解する。

第７回　環境モデリング２：簡単な環境モデルを用いた演習

第８回　環境モデリング３：簡単な環境モデルを用いた演習

第９回　汚染物質の環境中動態評価１：単純なコンパートメントモデルを用いて、環境中の汚染物質濃度を推定する方法を理解する。

第10回　汚染物質の環境中動態評価２：より複雑なコンパートメントモデルを用いて、汚染物質の環境中での１次元移動を評価する方法を理解する。

第11回　汚染物質の環境中動態評価３：さらに複雑なコンパートメントモデルを用いて、汚染物質の環境中での２次元移動を評価する方法を理解する。

第12回　モンテカルロ法による環境リスク評価１：モンテカルロ法によるリスクの定量的評価方法の原理を理解する。

第13回　モンテカルロ法による環境リスク評価２：モンテカルロ法により、環境中汚染物質濃度の確率分布を評価する方法を理解する。

第14回　モンテカルロ法による環境リスク評価３：モンテカルロ法により、環境中汚染物質による健康影響の確率分布を評価する方法を理解する。

第１５回　フィードバック

特になし

授業への参加と取組(30%)と、複数回の課題提出(50%)および最終レポート(20%)で評価する。課題については到達目標の達成度に基づき評価する。
４回以上授業を欠席した場合には、不合格とする。

ほぼ毎週、演習課題を出します。必ず、次回の講義日までに演習課題を仕上げて、求められれば、講義中に発表できるようにして下さい。

授業中にEXCELを用いた演習を行います。受講者は講義に自分のパソコンを持ってきて下さい。

京都の海をフィールドに日本海沿岸域の環境と生物の特徴と多様性を学ぶ。

まず、フィールド科学教育研究センター舞鶴水産実験所において2泊3日の実習に参加し、教育研究船による海洋観測や生物採集、卸売市場の見学、磯採集などを行い、京都の海の魅力と不思議を体感する。

次に、吉田キャンパスにおける3回の講義や議論、サンプル分析やデータ解析を通し、日本海沿岸域の魚類とプランクトン（浮遊生物）およびベントス（底生生物）の形態や生態と生息環境の関係を学習する。

最後に、吉田キャンパスにおいて（またはオンラインにて）実習や講義を通して学んだ成果を各自が発表し、参加者同士で意見交換を行う。

・日本海沿岸域の環境と生物の特徴と多様性を理解する。
・沿岸域における生態学的調査の基礎を習得する。
・海洋生態系の主な構成要素とそれらの相互関係を理解する。

実習　5月4日（月・祝）~6（水・祝）「京都の海の魅力と不思議を体感」
　（担当：鈴木・甲斐・邉見；場所：舞鶴水産実験所）
　・西舞鶴駅に集合・解散（公共交通機関により各自移動）
　・教育研究船により海洋観測と生物採集を体験する。
　・船では近づけない岩礁域の生物を採集する（磯採集）。
　・採集した魚類、プランクトン、ベントスを観察、分類する。
　・卸売市場などを見学する。

第1回分析・講義　5月15日（金）「日本海の環境とプランクトン」
　（担当：鈴木；場所：農学部）
　・実習で採集したプランクトンを分析する。
　・海洋生態系の主な構成要素とそれらの相互関係を説明する。
　・日本海の環境とプランクトンの特徴を解説する。
　・担当教員による関連研究の最新成果も紹介する。

第2回分析・講義　5月22日（金）「日本海のベントス」
　（担当：邉見；場所：農学部）
　・実習で採集したベントスを分析する。
　・ベントスの多様性とその生息環境について解説する。
　・日本海におけるベントスの特徴について解説する。
　・担当教員による関連研究の最新成果を紹介する。

第3回分析・講義　5月29日（金）「日本海の魚と水産業」
　（担当：甲斐；場所：農学部）
　・実習で採集した魚類を分析する。
　・日本海の魚の特徴とその由来を解説する。
　・日本海を代表する魚種とその漁業を解説する。
　・日本海の魚類多様性に関する議論をする。
　
発表会　日程未定「成果発表と意見交換」
　（担当：鈴木・甲斐・邉見；場所：農学部またはオンライン）
　・実習や講義を通して学んだ成果を各自が発表し、参加者同士で意見交換を行う。

特になし

講義への参加姿勢（20点）、実習への参加姿勢（40点）、成果発表と意見交換の内容や姿勢（40点）について、到達目標の達成度にもとづき評価する。

参考書などに目を通し、日本海の環境と生物の概要を理解したうえで、自らの興味に応じ疑問点を整理してください．

特に専門的な知識は必要ありませんが、海の環境や生物に興味のある人を募集します。フィールドでの実習を伴うため、傷害保険（学生教育研究災害傷害保険、旅行傷害保険等）に必ず加入してください。また、実習期間中の交通費や宿泊費は各自が負担することになります（参考：京都駅から西舞鶴駅までJR特急片道3,420円，実験所宿泊棟1泊900円）。

情報はそれを伝えられる対象にとって理解しやすいように伝えなければ成立せず、その「伝わりやすさ」を工夫することが情報デザインであると言えるだろう。
本セミナーでは主に視覚を通じた情報デザイン（特にグラフィックデザイン）の考え方を実践的に理解・習得することを目的とする。情報デザインの考え方は専門的なデザイン制作に限らず、各種の資料作成やプレゼンテーションなど大学生活および社会生活における様々な場面で必要となる。そこで本セミナーでは特に1回生を対象に、今後の学習や研究活動において役立つよう資料作成の考え方・手法を実践的に学ぶ。
具体的な内容としては、①情報デザインの考え方について講義形式で学び、②Microsoft PowerPoint等のグラフィックツールの操作方法を習得し、複数回の制作を行う。また、制作物は受講者同士で見せ合い、教員とともに意見し合うことで学習効果を高める。
情報デザインで利用可能なツールは多岐に渡る。受講者各位で使用したいツールがあれば本講義の目的に合致する範囲で希望を優先する。

情報デザインの基礎的な考え方を習得する。
情報デザインに基づいて資料を作成または改善できるようになる。

以下に基本的な流れを示すが、講義内容や制作内容を変更する可能性がある。
1. 情報デザインの基礎
2. グラフィックデザインの基礎
3. 制作[1]｜練習課題
4. 知的財産
5. ロジカルライティングの基礎
6. 制作[2]｜ポスター1
7. 制作[2]｜ポスター2
8. プレゼンテーションの基礎
9. 制作[3]｜プレゼン1
10. 制作[3]｜プレゼン2
11. ゲストによる講演
12. 制作[4]1
13. 制作[4]2
14. 制作[4]3
15. 発表・合評

特になし

制作物（4回）により評価する。
制作物については到達目標の達成度に基づき評価する。なお、独自の工夫が見られるものについては高い点を与える。
なお、制作物をすべて提出しても、4回以上授業を欠席した場合にはF（不合格）とする。

・メールおよびPowerPointを使えることが望ましいです。
・PowerPoint等の利用に不安があれば復習するか、不明点を教員に質問してください。

・質問があればメールにて常時連絡してください。

脳は、命がある限り、常に活動していますが、その活動がどのようなものか、リアルタイムに知ることはできるでしょうか。また脳活動は、普段は、知覚・思考・行動などに貢献していますが、計測された脳信号を、機械につなぐと、どのようになるでしょうか？本授業では、まず、脳活動の生成機序や脳計測手法について解説し、BMI（brain machine interface）を含め、脳と機械が融合化された例を紹介した上で、脳の機能と、その活用の広がりについて、議論していきます。

BMI(brain machine interface)やBCI（brain computer interface）の例から、それらの技術の背後にある脳の特性・計算アルゴリズム・信号処理の基礎を理解します。一方で、脳には、機械には実現できない機能をもち合わせています。その側面も踏まえた上で、脳と機械の関係について考察し、今後の可能性についての洞察を深めます。

このゼミはフィードバックを含めた全15回の授業で行います。

初めの授業で、オリエンテーションを行います。
下記のサブテーマの下、論文・総説を紹介して、議論を進めます。
１）脳の構造と活動
２）脳活動の計測手法
３）脳と機械の融合例
４）脳の計算論と生命論

各サブテーマは、２〜４回の授業で扱っていきますが、最後は、総括的なディスカッションを行う予定です。

特になし

授業での議論とレポートで評価します。詳細は初回授業で説明する

授業で扱う論文や資料を知らせるので、それを事前に読んで、当日の議論に備えてください。

・アリと人間、どちらが力持ちか。
・キングコングやゴジラは、地球上に存在しうるか。
・BMI (ボディ・マス・インデックス) は、なぜ体重÷（身長の二乗）で計算されるか。
・日本の国会議員数は、なぜ数十人でもなく数千人でもなく数百人でよいのか。
・なぜ人間の寿命は数年でもなく数百年でもなく数十年なのか。
・なぜ都市化が進むのか
などの問題に対して「スケール」の観点を用いて考え、客観的かつ科学的に世界や生命、人間社会を見ることの重要性と面白さを紹介する。これまでの授業アンケートの結果は、https://aw.gsais.kyoto-u.ac.jp/liang/lectures#scale に掲載しているのでご参考にしてください。

・シンプルで有効なスケール確認法（回帰分析）を習得する。
・その結果に対してモデルを立てて理論分析ができる。
・思い込みではなく学際的に・科学的に生命や社会現象をより深く考察できる。

第１回　アリと人間はどちらが力持ちか、キングコング・ゴジラの存在を真剣に考える、スケールの科学の重要性、科学研究の手法、統計用ソフトRのインストール
第２回　予備知識（指数対数、統計、回帰分析等）、Rによるデータ分析入門
第３回　科学研究、計算機の豆知識、体重と力、生命に関するスケール（寿命や薬の用量など）
第４回　回帰分析を使って力と体重、身長と体重の関係を深く考察する、スケールの観点を活して本当の最強人間を特定せよ
第５回　科学研究の信頼性を高める手法、BMIの定義を深く考える
第６回　データ分析における過学習現象と解決方法
第７回　中間発表に向けたグループディスカッション
第８回　中間発表：BMI等、与えられた練習問題に対する分析の報告
第９回　スケールと比較、グループの成果に対する一人の貢献度の計算
第１０回　貢献度と一人当たり等単位当たり指標の設計
第１１回　国会規模と人口のスケール関係、「一票の格差」問題における「一人の重み」の計算方法の（深刻な）問題
第１２回　経済と都市におけるスケール関係、一人当たりGDPなどの設計上の問題
第１３回　期末発表に向けたグループディスカッション
第１４回　期末発表
第１５回：フィードバック
※ 履修者数や進捗によって一部内容またはスケジュールの変更がある．

・データ分析を行うためにパソコンが必要（WindowsとMacのどちらでもOK）。
・予備知識：べき乗や対数、平均、線形回帰など。履修前に勉強しておくと理解しやすくなる（授業中でも復習するが）。

平常点（参加状況や発言など）：30%，中間発表：20%，期末発表：20%，レポート：30%

文献調査やデータ分析、発表資料・レポート作成がある。

＊連絡先：趙

医学と生物学の学問領域では、生命現象の基礎的・総合的な理解に向けて多くの発見が積み重ねられてきました。そして、その理解を基盤として、疾患の原因解明や予防・診断・治療法の開発が進んできました。しかし、未だ解明されていない生命現象や治療法が確立されていない疾患も少なくありません。本セミナーでは、特に基礎免疫学・ウイルス学・再生免疫学を専門とする教員がそれぞれの分野の基本概念と最新の研究成果を紹介し、実験と講義を通して、医生物学研究の現在にふれる機会を提供します。

講義、調査、議論、発表を通じて、医生物学に関する基礎的理解を深め、論理的思考と問題解決能力、考察力、プレゼンテーション能力を身につける。

最先端の医生物学のトピックスについて、入門的な知識を学び、議論を通じて理解を深める。具体的には以下に示す内容を取り上げる。

第１回（森田大輔）：
　「ILASセミナー： 医生学にふれる」の概要と授業のガイダンス

第２回−第５回（森田大輔）：
　本講義シリーズでは免疫系の大原則である自己と非自己の識別メカニズムについて基礎から最先端までを習得し、その後、RNAワクチン（２０２３年ノーベル賞）や制御性T細胞（２０２５年ノーベル賞）を活用した技術革新の可能性について議論し、高いレベルでの理解を目指す。また、基礎研究の一端をタンパク生化学実験を通して体験する。

第６回ー第１０回（神田雄大）：
　ウイルス学の総論を学び、ウイルスと他の微生物（細菌、真菌など）との違いを理解する。ワクチン開発やウイルスベクター開発に関する最新の動向を学ぶ。また、実際にどのような手法や機器を用いてウイルス学の研究が進められているかを体感するため、研究室を訪問し、実験の様子を見学する。

第１１回−第１４回（河本宏）：
　再生医療の現状と課題について学ぶ。特に再生組織に対する免疫反応に焦点をあて、毎回講義の後半では関連する問題点について討論する。

第１５回（河本宏）：
　学習到達度の評価：全体の討論

特になし

出席状況とレポート・発表、および、ゼミ中の討論への参加状況により評価する。

毎回の講義内容について復習し、次回講義において討論するための準備をしておくこと。

湯川秀樹博士は、原子核の強い相互作用を媒介する新粒子を予言した中間子論により、1949年に日本人初のノーベル賞（物理学賞）を受賞した。本セミナーでは湯川秀樹博士の業績を学び、現代物理学・現代社会の視点でその活動の軌跡をたどる。物理学を志す学生以外でも、湯川秀樹博士に興味のある学生の受講を歓迎する。

・湯川中間子論と現代の物理学の発展におよぼした意義について学ぶ。
・湯川秀樹博士の科学哲学や文化論について学ぶ。
・セミナーを通じて、資料の調査、発表と議論など、学術研究の基本となる手法を学ぶ。

１．全体説明、受講者の自己紹介、湯川記念室の訪問（早川・杉本・前野）
２．日本の物理学はいかに生まれて発展したか：窮理学から湯川へ（早川）
３．旧湯川邸（下鴨休影荘）の訪問と訪問による湯川の足跡（早川・杉本・前野）
４．湯川博士の科学哲学（前野）
５．理解に役立つ量子力学と物理数学の入門（杉本）
６．湯川理論を読み解く（素粒子論概観）（杉本）
７．湯川理論を読み解く（湯川の中間子論）（杉本）
８．湯川理論を読み解く（中間子の発見とその後の発展）（杉本）
９．「旅人」を読み解く（前野）
１０．「旅人」を読み解く（前野）
１１．「旅人」を読み解く（前野）
１２．湯川博士の平和活動、ゆかりの地を訪問（前野）
１３．湯川理論を読み解く（原論文解読に挑戦1）（杉本）
１４．湯川理論を読み解く（原論文解読に挑戦2）（杉本）
１５．フィードバック
セミナーの進行には名誉教授の前野悦輝も参加する。

特になし

セミナーでの発表・質問・議論、およびレポートに基づいて評価。セミナー担当回のレジュメはレポートとして扱う。詳細は初回授業にて説明する。

セミナーで扱う教科書の該当章や資料は、毎回全員前もって読んでおくこと。

質問は随時、メールで受け付ける:
（早川）hisao@yukawa.kyoto-u.ac.jp
（杉本）sugimoto@gauge.scphys.kyoto-u.ac.jp
（前野）maeno.yoshiteru.b04@kyoto-u.jp

すべての生物は化学物質で構成されており、また生命活動の多くは化学反応によって調節されています。そのため、生命を根本的に理解するためには、「化学の視点」が必要不可欠です。また、薬の開発（創薬）や人工タンパク質の創生など、生物学で得た知見を応用する際にも、化学の力は欠かせません。本授業では、まだ教科書に載っていない「化学と生物の融合分野」の最先端を紹介しながら、未解明の課題に対する解決策を皆さんと一緒に考えていきます。なお、高等学校で生物を履修していない学生でも理解できるように、基礎から丁寧に授業を進めます。

・ 化学の目で生物学を見る力を養う
・ 自らの頭で考え、議論し、その考えを論理的に人に説明する力を養う
・ 研究の最前線に触れる

以下の各項目について講述・議論する。各項目には、履修者の理解の程度を確認しながら、【 】で指示した回数を充てる。各項目の順序、それぞれにあてる講義回数は固定したものではなく、履修者の背景や理解の状況に応じて、講義担当者が適切に決める。さらに全１５回の講義の進め方についても適宜、指示・対応することで、履修者が準備・理解できるように十分に配慮する。

(1) 研究とは何なのか？ 【１回】
(2) 「化学と生物学の融合分野」に関するイントロダクション 【１回】
(3) 化学パラメータ（pH、酸素、活性酸素種、温度など）と生命【４回】
(4) 技術系（化学プローブ、製薬など）【３回】
(5) 最先端の研究紹介 【４回】
(6) 発表会 【２回】
(7) 発表会に対するフィードバック 【１回】

高等学校レベルの化学を理解していることが好ましい。生物に関しては、高等学校で履修していない学生でも理解できるよう、基礎から丁寧に授業を進めます。

討論への積極的な参加（８０点）、発表（１回 ２０点）により評価する。

・ ４回以上授業を欠席した場合には、不合格とする。
・ 独自の工夫や視点が見られるものについては、高い点を与える。

基本的には授業内で全て完結する形をとる。ただし、発表会に際しては資料など（発表スライドなど）の事前準備が必要である。

This seminar introduces students to the epidemiology of communicable and non-communicable diseases, providing basic knowledge of disease pathogenesis, genetics, treatment, and prevention.
A key highlight of this seminar is the focus on the future of healthcare. We will discover how data science and artificial intelligence (AI) are transforming disease diagnosis, monitoring, and management, enabling more effective, precise, and personalized approaches to medicine.
The classes incorporate interactive work and discussion-based activities. Students will have the opportunity to present on selected topics and discuss current problems and potential solutions. In addition, the seminar will address the real challenges healthcare systems face when implementing AI technologies.
By the end of the seminar, students will not only understand today’s major health challenges but will also be inspired to explore how science, technology, and innovation can revolutionize the future of healthcare.

1. Understand the basic principles of epidemiology and the global impact of communicable and non-communicable diseases.
2. Describe the risk factors, mechanisms, treatment and prevention of common communicable and non-communicable diseases.
3. Recognize how artificial intelligence can be applied in healthcare to support disease diagnosis and management.
4. Evaluate challenges and limitations of implementing AI in healthcare systems
5. Develop critical thinking and communication skills

The seminar includes interactive lectures and student presentations.
1. Course Introduction. The basic principles of epidemiology
2. The global burden of non-communicable and communicable diseases.
3. Introduction to non-communicable diseases: key facts, prevalence, risk factors, and socioeconomic impact. Applications of AI in the detection and diagnosis of non-communicable diseases
4. Non-communicable diseases: cardiovascular diseases
5. Non-communicable diseases: cancer
6. Non-communicable diseases: metabolic diseases
7. Non-communicable diseases: neurological diseases
8. Introduction to communicable diseases: key concepts, routes of transmission, and global impact. AI in epidemic and pandemic management
9. Communicable diseases: HIV/AIDS
10. Communicable diseases: HPV
11. Communicable diseases: tuberculosis
12. Communicable diseases: COVID-19
13. AI in advancing drug discovery and clinical research
14. Challenges in AI implementation
15. Feedback

Changes in order and/or content may occur depending on the number of students and the specific needs of the class.

Open to students from all majors, this course is designed to provide an understanding of the epidemiology of common diseases and to explore how science and technology work together to address today’s health challenges.

Attendance and active participation: 30%
Midterm assignment: 30%
Quality of student presentations and discussions: 40%

Reviewing lecture slides, completing quizzes, and doing homework will enhance understanding and reinforce learning in class. Lecture slides will be provided.

If you have any questions, please feel free to email me or schedule a time to meet in person.

This course introduces the basics of computer-based 3D modeling (shape design, lighting, materials, surface textures) and animation (keyframes, object motion, camera zooming and panning, etc.). The open-source software “Blender” (blender.org) will be used for all lessons. Blender can be used for free on Windows, Mac and Linux. As a final project, you will create a short animated movie. Programming experience is recommended but not required.

Students will become familiar with the main concepts of 3D modeling and animation. They will learn how to reproduce simple example 3D models and animations. After some initial general assignments, focus will shift to Final Projects, which students will work on for most of the semester. The goal of Final Project is to create a 60 s (or longer) animation. The animation theme, style and techniques are all free, to be chosen by each student based on your interests. The instructor will help students to choose a Final Project that is challenging, but also achievable. The instructor will also help you solve Final Project modeling and animation problems as you encounter them.

The following weekly topics will be covered:

1) Modeling I: Fundamentals
2) Animation I: Fundamentals
3) Modeling II: Materials & Lighting
4) Modeling III: Images, Videos & Sounds
5) Animation II: Camera Animation
6) Presentations I: Initial Results
7) Animation III: Fine-tuning
8) Modeling IV: Organizing, Linking & Appending
9) Modeling V: Add-ons
10) Presentations II: Progress Report
11) Advanced Topics I: Environments
12) Advanced Topics II: Scripting
13) Advanced Topics III: Physics
14) Presentations III: Final Projects
15) Feedback

There are no specific requirements for this class. However, students must be willing to work with open-source software, which is relatively poorly documented compared to commercial software. The class instructor will help with problems, but students are also encouraged to find solutions to their problems through internet searches.

Students are expected to actively participate in class, to reproduce all examples discussed in class, and also to complete regular reports.

Evaluation will be based on the following criteria:

- Assignments (49%) [7 @ 7% each]
- Presentations (21%) [3 @ 7% each]
- Final Project (30%)

TOTAL: 100%

This course has a variety of out-of-class assignments (including a Final Project) and no exam. Students who do not pay attention to the lecture content during class will likely have difficulties completing the assignments.

REASONS FOR CLASS SIZE RESTRICTION:
This class extensively uses Blender (blender.org), which is a powerful and complex software package. Extensive one-on-one student support to understand and handle software problems that arise. A large class size is not feasible.

IN-CLASS ENVIRONMENT
This is a small seminar class, and active discussion is encouraged. Students are encouraged to ask questions, both of the instructor and of fellow students. We are all here to learn, so let’s work together to create the best results we can!


OFFICE HOURS:
Immediately before / after class or by appointment (pataky.todd.2m @ kyoto-u.ac.jp)