Shuichiro Yamamoto 研究室
主宰者:Shuichiro Yamamoto
名古屋大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
山本修一朗研究室は、企業が急速に変わるビジネス環境に対応するための情報システムの設計・構築に関する研究を行っています。具体的には、エンタープライズアーキテクチャ(企業全体の情報技術基盤の設計)の方法論を中心に、複雑な企業活動をどのように整理し、システム化するかを探究しています。システムの変化に対応するための既存手法(ソフトシステム思考や組織内知識共有など)の関係性を明らかにし、デジタル化時代に適応できるアーキテクチャの開発手法を提案するアプローチをとっています。
また、デジタル変革(DX)、持続可能な開発目標(SDGs)、品質管理といった現代企業の重要課題を、統合的な観点から支援する方法論の開発を進めています。要件定義や業務プロセスの品質評価、機械学習プロジェクトの計画立案、医療やスマートシティなど特定産業への応用など、理論と実践の両面から研究を展開しています。さらに、組織内での知識の創造・変換・伝承のプロセスを体系化し、生成AI時代における新しい知識のあり方についても検討しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
- 計算機科学Takahiro Ogawa 研究室北海道大学論文 103 件·共通: 応用 AI, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +10
- 医学Toshihisa Anzai 研究室北海道大学論文 101 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +11
- 物理学・天文学Keiichi Jingu 研究室東北大学論文 102 件·共通: プロセス・反応, 化学工学, AI・機械学習, プロセス +8
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
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- 保健専門職Qi An 研究室東京大学論文 159 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +9
- 医学Mariko Kurokawa 研究室University of Tokyo Hospital論文 134 件·共通: 生成AI, 応用 AI, AI・機械学習, システム +4
- 医学Shouhei Hanaoka 研究室University of Tokyo Hospital論文 126 件·共通: 応用 AI, AI・機械学習, 機械学習, 学習 +6
研究成果(25 件)
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2025.106563
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.09.152
- DOI: https://doi.org/10.21125/inted.2025.1861
- DOI: https://doi.org/10.21125/iceri.2025.1442
- DOI: https://doi.org/10.21125/iceri.2025.0878
- DOI: https://doi.org/10.14738/abr.1307.19137
- DOI: https://doi.org/10.1109/iisa66859.2025.11311188
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.183
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.412
- [2023] A Template for SDQ CubeDOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.044
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3631991.3632021
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.315
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e16469
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.046
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.026
- DOI: https://doi.org/10.3233/idt-220275
- DOI: https://doi.org/10.3233/idt-220276
- [2022] Method for Constructing Machine Learning Project Canvas Based on Enterprise Architecture ModelingDOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.077
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.106
- DOI: https://doi.org/10.4018/ijeis.2021040102
- DOI: https://doi.org/10.3390/info12020067
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.188
- [2021] A Research Creation ModelDOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.186
- DOI: https://doi.org/10.52731/ijskm.v5.i1.528
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