専門分は情報科学です。 人工ニューラルネットワークで博士号を取得しました。 その後、生物学と法学情報を対象とするデータサイエンスの研究をしていいます。 これらの分野は普通、バイオインフォマティクス（生物情報学）、リーガルインフォマティクス （法情報科学）と呼ばれています。
研究業績については、Google Scholarを参照してください。
総合情報学部で教授をしています。また、大阪大学大学院医学系研究科の招へい教授をしています。
ゼミを紹介する動画を公開しています。オフィスアワーに訪れることができない人は参考にしてください。
募集要項にも記しましたが、竹中ゼミを紹介した資料を紹介します。ぜひクリックして読んでみてください。私がここに書くよりも理解しやすいと思います。
大きな枠組みとしてはデータサイエンスになります。 しかしこの分類では、「コンピューターで何か分析する」 という程度の意味しかありません。 もう少し細かく分類すると次の３つになります。
「言語資料」とありますが、法律や社会科学の資料を主に用いた解析をしています。
各国の民法や外交青書、歌詞などを対象に、自然言語処理の手法を用いています。 twitterの短文や万葉集を対象とした解析を行った卒業生もいます。
また、新しいアルゴリズムの開発を行った卒業生もいます。
コンピュータで医学や生物のデータの解析をします。
近年は、双子から得られたエピジェネティクス解析を行っています。
生物学を学んでこなかった学生さんが多いので、一番馴染みが薄い分野かと思います。 そのため、データサイエンスの中でも一番人材が不足している分野です。
既に興味がある分野やデータを持っている場合、そのデータを解析します。
過去事例１： 筋トレ好きな学生さんが、粉末プロテインのアミノ酸配合量最適化を試みました
過去事例２： スピードスケート競技中の位置測定によるデータ収集と解析を試みました
将来事例？： 室内のモーションキャプチャデータの取得、解析
学会発表ができるレベルまで達成した学生さんには、学会発表を推奨しています。
ゼミ生６人に１人くらいが発表しています。おおよそ１学年に２人といった感じです。
学部生の場合、基本的に国内の学会（研究会）での発表になります。大学院に進んだ場合、国際会議に挑戦します。
過去最短事例１：国内会議に３年生12月に発表
過去最短事例２：国際会議（マレーシア）にて4年生11月に発表
ゼミの説明会で何度か質問された項目を記します。
総情の比率とおおよそ同じです。現３年生は男性８人に女性４人です。
情報通信産業が一番多いですが、他分野にも就職しています。
情報通信産業の例では、NTT西日本やコーエーテクモが挙げられます。
製造業の日立造船や、マスコミの沖縄テレビに就職した人もいます。
関西大学の事務に就職した人もいます
データサイエンスのゼミに所属している事を上手に利用して就活している人が多い印象です。 面接対策というわけではありませんが、３年生末までに卒業研究のテーマについて説明できるよう指導しています。
外部進学でも内部進学でも、どちらでも本人の希望通りに進めてください。 外部進学の場合、先方大学で使用されている教科書の収集等、助力します。
逆に、大学院進学を無闇に勧める事はありません。 外資系で活躍したいのなら修士号や博士号は必要ですが、 日本国内限定で海外拠点を持たないような日本企業を希望するなら、相対的にメリットは少ないです。
ただし、みなさんが４０代、５０代を迎える頃の状況が同じとは限りません。 必要になったら、社会人入学をするという手段もありますよ。
ただし、生涯賃金について知っておくといいでしょう。
| 学歴 | 男 | 女 |
| 大卒 | 2億9163万円 | 2億6685万円 |
| 院卒 | 3億4009万円 | 3億1019万円 |
ありません
ただし、時間割上のゼミ配属時間、及び、 その前か後ろの一コマ（先生抜きでの情報共有、自習、先輩後輩間の教え合い）の時間は確保をお願いします
残り週６日は自由です。
ただし学会発表が決まった人、卒業研究が危うくなってしまった人への指導は除きます。
３年生春学期
python のプログラミングを学びます。
基本的なプログラミングができる事、
スクレイピング（インターネットから情報を取得する）ができるようになる事を目指します。
その際paiza などの外部サービスを利用して、効率的に学べるように工夫してます。
３年秋学期
卒業研究のテーマを決めます。そして、機械学習、深層学習の方法について学びます。
4年生
各自のテーマに取り組んでいきます。
４年生春学期には研究論文の探し方と読み方を、秋学期には、卒業論文の書き方を学びます。
学会発表は、基本的に４年生の秋学期です。
研究を早々に始めたい場合、３年春学期から始めることができます。 ただし、プログラミングがある程度できることが前提となります。
各学期に１回、ゼミ前後の昼休みにみんなで宅配ピザ等を食べていました。
飲み会は、任意参加で１回だけ開催した事がありました。この時は学生主宰の飲み会に私が招かれました。
合宿はしたことがありません。
ゼミで学べる内容も大切ですが、私は先生との相性を勘案する事をお勧めします。
ゼミを選ぶためのオープンオフィスの時間が設けられています。その時に先生と実際に話してみてください。 私の場合良く喋ります。その喋り方が気に入らない場合、お互い不幸になりかねません。