最適化による制約を満たしたレイアウトの生成手法を提案

マルチメディア分野のトップカンファレンス「ACM Multimedia」にて共著論文採択　

株式会社サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区、代表取締役：藤田晋、東証一部上場：証券コード4751）は、早稲田大学（東京都新宿区、総長：田中愛治）の菊池康太郎（博士後期課程在籍）氏、コンテンツ作成のためのコンピュータグラフィックス研究で多数の実績を持つエドガー・シモセラ准教授、ならびに人工知能技術の研究開発組織「AI Lab」に所属する研究員の大谷まゆ・山口光太による共著論文が、マルチメディア分野の国際会議「ACM Multimedia 2021」※1 に採択されたことをお知らせいたします。

「ACM Multimedia」は世界中の研究者により開催されている学術会議で、マルチメディア分野で権威あるトップカンファレンスの一つです。このたび採択された研究は、2021年10月に開催される「ACM Multimedia 2021」で発表されます。

研究背景

「AI Lab」ではマーケティング全般に関わる幅広いAI技術を研究・開発しており、大学・学術機関との産学連携を強化しながら様々な技術課題に取組んでいます。

近年、深層学習を活用してグラフィックデザインを自動生成する技術が注目を集めており、様々な領域での応用が期待されています。なかでも「レイアウト自動生成技術」は、クリエティブ制作における工数削減の点で重要です。

一般的にレイアウト作成では、要素同士の重なりの禁止や要素配置の左揃えなど、様々なデザイン上の制約が課せられることがあります。これまでの研究では、このような制約に基づいたレイアウト生成を学習するために、制約を事前に決めて生成モデルを学習する手法が用いられていました。しかし、従来の手法では新しい種類の制約が生じた場合に生成モデルを学習し直す必要があるため、制約に柔軟に対応することが難しいという課題がありました。

このような背景のもと、本研究では、ユーザーから生じる様々なデザイン要求に対応するため、モデルが学習した尤もらしいレイアウトの中から、さらに新しい制約を満たすものを効率的に探索する方法を提案しました。

研究論文の概要

このたび採択された論文「Constrained Graphic Layout Generation via Latent Optimization」※2 では、グラフィックデザインを支援するための新たなレイアウト自動生成手法を提案しています。本提案手法では、最初に自動生成したレイアウトを、制約を満たすように更新することで、望んだレイアウトを生成することを実現しました。これにより、デザインに関する新たな制約が発生した際にも、生成モデルを一から学習し直す必要なく、効率的に自動生成を行うことが可能となります。

本研究では、最初に制約を仮定せずにレイアウトを自動生成するモデルを学習します。ここでレイアウトがサンプリングされる空間は「レイアウトの潜在空間」と呼ばれ、この空間中の1点はそれぞれ特定のレイアウトに対応づけられます。そしてある点を起点に、指定された制約を満たす領域に近い潜在空間上を探索していくことで、ユーザの指定した制約に沿うようなレイアウトに自動的に到達します。

レイアウトに対する制約の例としては、「重なりのないレイアウト」「画像やテキストの並び順」「大小関係を指定したレイアウト」などがあり、提案したモデルではそれらの制約に沿ったレイアウトを提示します。このアプローチにより、単一の生成モデルでさまざまな制約付きレイアウト生成に対応することが可能となります。

▼レイアウトの制約を満たす領域に近い潜在空間上を探索していく手法のイメージ

今後について

本研究成果を活用することで、「並びのきれいなデザイン」などを意図したレイアウトの自動生成が可能になるだけでなく、デザインの制約に広告効果の指標を取り入れることで、より「効果の高いデザイン」の自動生成への応用が期待できます。「AI Lab」ではこの技術を活用し、より効率的で高品質な広告作成を目指し、研究・開発に努めてまいります。

※1  ACM Multimedia

※2  Constrained Graphic Layout Generation via Latent Optimization

論文詳細

• 採択カンファレンス名：ACM Multimedia 2021
• 論文名：Constrained Graphic Layout Generation via Latent Optimization
• 執筆者名：Kotaro Kikuchi, Edgar Simo-Serra, Mayu Otani, Kota Yamaguchi
• 掲載URL：https://arxiv.org/abs/2108.00871
• webサイト：https://ktrk115.github.io/const_layout/

演題：Machine Learning for Language Learning

日時：2021年8月24日（火）9:00-10:00

会場：Zoomによるオンライン講演会

講師：萩原　正人（Octanove Labs経営者・技術者・研究者）

対象：学部生、大学院生、教職員、一般の方

参加方法：参加無料、事前申込制

事前申込先：https://forms.office.com/r/VWB0gaKNpu

申込締切：2021年8月23日(月)　17：00

主催：英語教育センター

問合せ：早稲田大学 理工センター 総務課

TEL：03-5286-3000

早稲田大学 基幹理工学部 機械科学・航空宇宙学科 教員公募要領

早稲田大学アントレプレナーシップセンターでは本学の研究成果・技術シーズをもとにしたベンチャー企業の設立・事業化による社会実装をめざして、2020年よりPoC（概念実証）プログラム「早稲田大学 PoC Fund Program」を開始し、研究者の技術シーズをもとにした大学発ベンチャーの創出を支援しています。

本プログラムは早稲田大学提携ベンチャーキャピタルであるウエルインベストメント株式会社、Beyond Next Ventures株式会社などの支援を得ながら、大学発ベンチャーの創出を目的とする支援プログラムと（タイプA 最大200万円の助成、タイプB 最大1000万円の助成）、2020年9月に本学が採択された科学技術振興機構(以下、JST）研究成果展開事業 社会還元加速プログラム（以下、SCORE）大学推進型を財源としたプログラム（タイプS 500万円（増額可）の二本立てのプログラムとなっています。

2021年度 研究課題5件の採択がついに決定

2年めとなる2021年度の学内公募は5月に締切られ、厳正な審査（１次：書面審査、２次：面接審査）を経て、研究課題5件（いずれもタイプS）の採択を決定いたしました。

• 感温塗料計測による半導体熱設計の革新
  創造理工学部　総合機械工学科　松田 佑　准教授,
  創造理工学研究科　総合機械工学専攻　修士２年　安倍 悠朔　<PoC活動実施代表>
• 鉄鋼部材の塗装前工程を革新する自動研磨ロボットの事業化
  創造理工学部　総合機械工学科　石井 裕之　准教授
• 耐海水性電気２重層容量を利用した海中通信
  基幹理工学部　電子物理システム学科　川原田 洋　教授
• コオロギにおける有用共生微生物スクリーニング法および効率的な微生物給餌法の開発
  先進理工学部　生命医科学科　朝日 透　教授,
  先進理工学研究科　先進理工学専攻　一貫制博士3年　早川 翔大　<PoC活動実施代表>
• 気相で保存できそのまま使える高分子とタンパク質の複合化分子認識・センシング材料の開発
  先進理工学部　生命医科学科　武田 直也　教授

採択された5件の研究課題は、ビジネスモデルの仮説立案検証や市場調査等のための研究開発費が支給されるほか、本プログラムが指定するアクセラレーターによる定期的な助言・支援（ハンズオン的支援）、各種トレーニングプログラム等の受講やピッチコンテストなどを通じて、ビジネスモデルのさらなる実現化・高度化を目指してまいります。

2020年度採択の研究課題からは既に起業が実現

2020年度採択の研究課題5件は2021年3月の成果発表会Demo Dayをもって本プログラムによる研究活動を終えました。その成果として、三宅丈雄教授（情報生産システム研究科）による起業※が実現しています。　（※「ハインツテック株式会社」2021年7月起業）

アントレプレナーシップセンターは、早稲田大学 PoC Fund Program を通じて、研究成果をもとにしたベンチャー起業創出を加速させ、早稲田オープンイノベーション・エコシステムの実現をさらに推進していきます。

関連リンク

JST 　研究成果展開事業 大学発新産業創出プログラム＜社会還元加速プログラム（ＳＣＯＲＥ）大学推進型

早稲田大学環境資源工学科公募

学科紹介

建築学科		総合機械工学科
経営システム工学科		経営システム工学科
経営システム工学科の歴史（１）		経営システム工学科の歴史（２）
社会環境工学科		環境資源工学科
地球・環境資源理工学専攻		社会文化領域

模擬講義

建築学科「設計演習A　建築のおみやげ課題講評会」		建築学科 「設計製図IIIa（学部3年生後期）課題講評会」
総合機械工学科「メカトロニクスラボでのロボットコンテスト」		総合機械工学科 「ビジュアルシンキング：ハンド」
総合機械工学科 「メカニカルエンジニアリングラボ：計測制御」		経営システム工学科「データ科学や人工知能が汎用ツールとなる時代の経営システム」
社会環境工学科 「都市・地域の計画」		社会環境工学科 「土木の風景」
社会環境工学科「空間デザイン演習（2018年）」		社会環境工学科 “Tsunamis and Storm Surges: Introduction to Coastal Disasters”
環境資源工学科 演示実験「メタンハイドレート燃焼実験」		環境資源工学科 演示実験「渦電流選別実験」
環境資源工学科「地圏エネルギー資源開発とジオメカニクス」		環境資源工学科「Fe-C系合金の組織観察」
環境資源工学科「空飛ぶマイクロプラスチックをつかまえる」		環境資源工学科 演示実験「身の回りの石の色をみてみよう」
環境資源工学科 演示実験「有害物質への曝露防止対策とフィットテスト」		環境資源工学科「文化財科学 アンコール遺跡の石材と劣化」
Major in Civil and Environmental Engineering “Disaster prevention & mitigation for sustainable society”		建築学科 「擬洋風建築について　クラークの家、清水喜助と三井組、松本開智学校、中込小学校」
経営システム工学科 「ノーベル賞とオペレーションズ・リサーチ」		環境資源工学科 「資源循環型社会に寄与する分離技術」

研究紹介

総合機械工学科 オンライン研究室見学		Waseda Researcher – Hiroyasu Iwata
経営システム工学科「品質マネジメント研究室～ヒット商品の開発から医療事故まで」		経営システム工学科 「ソフトウェア工学研究室～安全・安心なソフトウェアを目指して」
経営システム工学科「マーケティング科学研究室～消費者の動きを見極める」		経営システム工学科「統計科学研究室～データに語らせる」
経営システム工学科「人間生活工学研究室～生活者を起点にしたシステム設計」		経営システム工学科「システム科学研究室～ビジネス複雑性下での意思決定支援」
経営システム工学科「オペレーションズ・リサーチ研究室～社会の問題を最適化手法で解決する」		経営システム工学科「生産システム工学研究室～スマート工場からサイバーマルシェまで」
経営システム工学科「計画数理学研究室～日常生活・実社会の意思決定を科学する」		経営システム工学科「ロジスティック・エンジニアリング研究室～実践・実効　輸配送ルートの設計」
経営システム工学科「情報数理応用研究室～先進的な機械学習モデルを駆使したデータサイエンス」		Waseda Researcher – Chiharu Tokoro
研究者インタビュー「最先端のシミュレーション技術（前編）」		研究者インタビュー「最先端のシミュレーション技術（後編）」

学科／専攻（大学院）紹介

数学科		応用数理学科
機械科学・航空宇宙学科		電子物理システム学科
情報理工学科		情報通信学科
表現工学科		材料科学専攻

模擬講義

数学科「行列の話」		応用数理学科 「生態学の応用数理－生物は餌の何倍生き残れるか？」
電子物理システム学科 「教室のどこに座れば先生から目立たないのか？ ==スカラー積で考えてみる==」		電子物理システム学科 「情報通信システムと物理限界」
電子物理システム学科 「光と電波で滑走路を見張る」		情報理工学科 「仮想化とソフトウェア駆動社会」
情報理工学科 「検索エンジンの仕組みと課題」		情報理工学科「データマイニング −ビッグデータ処理の基礎−」
情報通信学科 「コンピュータによることばの理解・処理～真の人工知能の実現を目指して～」
Major in Mathematics “Mathematics in Action”		Major in Computer Science and Communications Engineering “A mini- introduction to information theory: What is the weight of information?”

研究紹介

機械科学・航空宇宙学科　最先端研究紹介		機械科学・航空宇宙学科　実験の様子
情報理工学科　清水研究室		Waseda Researcher – Hironori Washizaki
Waseda Researcher – Tetsuya Ogata		表現工学科　橋田研究室
VRでフェンシング体験 – 表現工学科 河合研究室・フェンシング部によるコラボ企画

学科紹介

物理学科		応用物理学科
化学・生命化学科		応用化学科
生命医科学科		電気・情報生命工学科

模擬講義

物理学科・宇宙物理学		物理学科・物性物理学
物理学科・生物物理学		応用物理学科 「水で・熱で回る液晶」
化学・生命化学科「人工知能が化学物質をつくる」		応用化学科「身の回りで活躍する高分子：分子をつなぐとどうなる？」
応用化学科「水素をコンパクトに貯蔵する」		応用化学科「化学数学」
生命医科学科 「有機化学A」		生命医科学科 「分子細胞生物学B」
電気・情報生命工学科「パワーエレクトロニクスと電動モビリティ」		電気・情報生命工学科「リチウムイオン電池で電気エネルギーを有効利用する」
電気・情報生命工学科 「RNA研究の最前線」		電気・情報生命工学科 「脳神経生理・病理学」
Major in Physics “Introduction to Cosmic Rays and the CALET Space Mission		Major in Chemistry “Sustainable Chemistry for Humanity”

研究紹介

化学・生命化学科　中田研究室紹介		Waseda Researcher – Suguru Noda
電気・情報生命工学科　林研究室		Waseda Researcher – Yasushi Sekine

先進トップランナー

学生生活紹介

応用化学科　学生による学科紹介		生命医科学科　学生生活紹介（学部1～3年）
生命医科学科　学生生活紹介（学部4年～修士課程）		生命医科学科　学生生活紹介（博士後期課程）

時間経過に伴う細菌相互作用の変化を推定する手法を開発

発表のポイント

• これまでの手法は時間の経過に伴う細菌相互作用の変化を推定できなかった。
• 時間の経過に伴う細菌相互作用の変化を推定する手法Umibatoを開発した。
• 自然環境の生態系の解明や、近年急速に解明が進んでいるヒト常在菌叢の長期的な変化の追跡において活用が期待される。

早稲田大学大学院先進理工学研究科後期博士課程3年の細田 至温（ほそだ しおん）氏と、同大理工学術院の浜田 道昭（はまだ みちあき）教授らの研究グループは、時間の経過に伴う細菌相互作用の変化を推定することができる手法Umibato （unsupervised learning-based microbial interaction inference method using Bayesian estimation）を開発しました。

これまで細菌相互作用を推定するために用いられていた手法は、細菌相互作用が時間に伴い変化しないことを前提としていたため、時間の経過に伴い細菌相互作用が変化していることを推定することができませんでした。今回開発した手法により、細菌叢の時系列データ解析においてこれまで見過ごされてきた細菌の関係性の変化を捉えることが可能になります。将来的には、自然環境の生態系の解明や、近年急速に解明が進んでいるヒト常在菌叢の長期的な変化の追跡において活用されることが期待されます。

本研究成果は、2021年7月末に開催される計算生物学のトップの国際会議であるISMB/ECCB2021の口頭発表に受理されました。論文はISMB/ECCB2021の予稿として2021年7月12日（月）（現地時間）に『Bioinformatics』に掲載されました。

論文名：Umibato: estimation of time-varying microbial interaction using continuous-time regression hidden Markov model

(1)これまでの研究で分かっていたこと

細菌相互作用は、栄養のやりとりなどにより細菌同士が影響し合う現象です。細菌相互作用は代謝ネットワーク^※1を構成する要因として宿主の健康に影響することが示されており、重要な研究対象となっています。これまでの研究では、細菌相互作用を推定するために、一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式^※2という微分方程式をベースとしたモデルが広く使われてきました。しかしこの方程式は細菌相互作用が時間に伴い変化しないことを前提としていました。そのため、何らかの環境条件が変化しそれに伴い細菌相互作用が変化するような場合に適用ができませんでした（図1）。現に、異なる栄養条件下では細菌相互作用が異なるということがすでに報告されており、この欠点は致命的でした。

(2)今回の研究で新たに実現しようとしたこと、明らかになったこと

一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式に細菌相互作用の時間変化を導入し、それらを統計モデルにより推定することを考えました。この手法により時間変化する細菌相互作用を推定できるようになりました。この手法の妥当性を人工データによる実験により検証しました。結果として、細菌相互作用が時間変化しない場合では既存手法の性能と提案手法の性能は近いものであったのに対し、時間変化する場合では提案手法の性能が既存手法より高いことが確認できました（図2）。

また、マウスの腸内細菌叢データに適用したところ、マウスが低繊維食を摂っている間に主に現れる相互作用が観測され、食事と細菌相互作用の関連性が示唆されました（図3）。

(3)そのために新しく開発した手法

隠れマルコフモデル^※3を拡張した連続時間回帰隠れマルコフモデルを提案しました。また、このモデルのパラメタ推定アルゴリズムを導出しました。また、このモデルとガウス過程回帰^※4による細菌成長率推定を用いて、時間変化する相互作用を考慮した一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式に基づく細菌相互作用推定手法Umibatoを開発しました。

(4)研究の波及効果や社会的影響

複雑な挙動を見せることの多い時系列細菌叢データの解析においてこれまで見過ごされてきた細菌の関係性の変化を捉えることが可能になります。自然環境の生態系の解明や、近年急速に解明が進んでいるヒト常在菌叢の長期的な変化の追跡において大いに活用されることが期待されます。

(5)今後の課題

主な課題として、二つ挙げられます。一つは、更なる実データへの適用です。公開されているデータの制限から、今回はマウス腸内細菌叢データに対する適用に留まりましたが、Umibatoはあらゆる環境の時系列定量細菌叢データで適用可能な手法です。もう一つは、実験による推定された相互作用の検証です。本研究で推定された関係性を実験的に検証することで、推定された相互作用の解明に繋がると考えられます。

(6)研究者のコメント

本研究では、長い歴史を持ちこれまで広く使われてきた方程式を、現代的なデータに対しより合理的に扱えるよう昇華させることができたと感じています。バイオインフォマティクスにおいて、興味深いアルゴリズムは生物学的意義での実用性に欠けることも多いですが、本手法ではそれらを両立できたと思います。本手法が細菌叢研究の一助となり、自然環境やヒト常在菌叢の解明を促進できれば幸いです。

(7)用語解説

※1　代謝ネットワーク
ここでは微生物同士の代謝物のやりとりで構成されるネットワーク。たとえば、ヒト腸内細菌叢ではネットワークにより最終的に産生された代謝物がヒトに影響を与える。

※2　一般化ロトカ・ヴォルテラ方程式
捕食者と被捕食者の個体数を表現する微分方程式であるロトカ・ヴォルテラ方程式を一般化した微分方程式。捕食と被捕食のような関係性だけでなく、相利共生関係（AとBが互いに増加に寄与する関係）や寄生関係（AがBの増加に寄与、BはAの減少に寄与する関係）も表現できるため細菌叢解析でよく用いられる。

※3　隠れマルコフモデル
音声信号処理や配列解析でよく用いられる統計モデル。離散的な時系列のデータから隠れた情報の変遷を推定することができる。本研究で提案した連続時間回帰隠れマルコフモデルは隠れマルコフモデルの一種で、実時間のような連続的な時系列を扱えるよう拡張されたモデルである。

※4　ガウス過程回帰
ガウス過程という確率過程をベースとした回帰手法。柔軟な回帰を行うことができる。

(8)論文情報

雑誌名：Bioinformatics
論文名：Umibato: estimation of time-varying microbial interaction using continuous-time regression hidden Markov model
執筆者名（所属機関名）：Shion Hosoda（早稲田大学、産総研・早大 生体システムビッグデータ解析 オープンイノベーションラボラトリ）、 Tsukasa Fukunaga（早稲田大学、研究当時：東京大学）、Michiaki Hamada（早稲田大学、産総研・早大 生体システムビッグデータ解析 オープンイノベーションラボラトリ）
掲載日（現地時間）：2021年7月12日（月）
掲載URL：https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab287
DOI：10.1093/bioinformatics/btab287

(9)研究助成

研究費名：科研費 特別研究員奨励費
研究課題名：確率モデルを用いたヒト腸内細菌叢構造の解明と応用
研究代表者名（所属機関名）：細田 至温（早稲田大学）

研究費名：科研費 新学術領域研究（研究領域提案型）
研究課題名：逆イジングモデル法に基づく機能未知な微生物遺伝子の機能推定
研究代表者名（所属機関名）：福永 津嵩（東京大学 当時）

研究費名：科研費 基盤研究（A）
研究課題名：リピート要素のde novo発見に基づく長鎖ノンコーディングRNAの機能の解明
研究代表者名（所属機関名）：浜田 道昭（早稲田大学）

早稲田大学経営システム工学科公募

Waseda-MMech2021-TenureTrackJP

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当サイトでは、各学部／学科の特色や概要、模擬講義、研究室紹介等を映像コンテンツなどでご紹介します。各学部／学科の公式ウェブサイトと併せてご覧ください。また、「VRキャンパスツアー」では、理工学術院のある西早稲田キャンパスを、バーチャル・リアリティ映像でご紹介します。

オンライン（リアルタイム）型企画参加希望者の皆様へ

参加には事前予約が必要です。予約管理システム「早稲田大学オープンキャンパス2021」よりお申込みください。（8/2 16:00～ 予約受付開始）

タイムテーブル（3理工学部 企画一覧） ※参照用
・機械科学・航空宇宙学科および電気・情報生命工学科は、オンデマンド・コンテンツの配信のみとなります。
・各企画の内容や定員等の詳細につきましては、予約管理システム上でご確認ください。

オンライン企画参加を申し込む方は、以下についてご注意ください。

・企画内容の無断録画・録音を禁止します。SNS等へのアップロードも固くお断りします。
・相談時間には限りがあります。円滑な運営にご協力ください。1対1の個別面談では、約束の時間から5分経過してもZoomの入室がない場合は、相談を終了します。
・相談前にできる限り学部・学科のHPをご覧ください。本サイトからもご確認いただけます。

学部・学科の特色や概要

※学部名・学科名をクリック／タップすると、公式ウェブサイトをご覧いただけます。

基幹理工学部

数学科　応用数理学科　機械科学・航空宇宙学科　電子物理システム学科　情報理工学科　情報通信学科　表現工学科

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創造理工学部

建築学科　総合機械工学科　経営システム工学科　社会環境工学科　環境資源工学科　社会文化領域

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先進理工学部

物理学科　応用物理学科　化学・生命化学科　応用化学科　生命医科学科　電気・情報生命工学科

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理工学術院英語教育センターWEBサイトはこちらから

VRキャンパスツアーで「早稲田理工」を体感しよう！

西早稲田キャンパスをVR映像でご紹介します。実験室や工房、図書館、カフェテリアなど、様々な施設の内部を360度で観ることができます。またキャンパスツアーガイド学生によるナレーションと、各施設のフォトギャラリー、動画もご覧いただけます。早稲田理工の雰囲気を、Web上で体感してみてください！

日本語版		英語版  VR Campus Tour (English version）

パンフレット・動画

理工学術院パンフレット（2021年5月発行）　Brochure – Faculty of Science and Engineering

日本語パートと英語パートが両側からご覧になれます。 You can see the Japanese pages and English pages from both sides.

理工学術院紹介動画（日本語版）

理工学術院紹介動画（英語版）　Movie – Faculty of Science and Engineering (English version)

受験生Q&A

基幹理工・創造理工・先進理工の各学部によくお寄せいただくご質問について、回答をQ&Aの形で公開します。

Ｑ．基幹理工学部の学系制度はどのようなものですか。

Ａ．１年次は全員が共通カリキュラムを勉強することで、十分な基礎学力や学科を越えた人脈なども得ることができます。また、入学の前と実際に大学の学びに触れた後で、志望する学科が変わる学生も少なくありませんが、本制度により２年次の学科選択時に本当に学びたい学科に進級することが可能となります。更に詳しい説明は以下のページをご参照ください。

https://www.fse.sci.waseda.ac.jp/exam/

Ｑ．空間表現の試験内容はどのようなものですか。

Ａ．「空間表現」試験に関するご案内を建築学科のWebサイトにて公開しております。以下のページをご参照ください。

http://www.arch.waseda.ac.jp/wp/dear/#sec05

Ｑ．総合型選抜入試はどのようなものがありますか。

Ａ．理工学術院において実施している総合型選抜入試は、以下の３入試が該当いたします。

◇早稲田建築AO入試（創成入試）

創造理工学部建築学科のみ実施。９月の出願となり、書類選考、筆記試験、面接試験で合否が決まります。

◇特別選抜入学試験

先進理工学部（一部学科）のみ実施。出願にあたり、数学オリンピックや化学グランプリ等での実績が必要となります。書類選考と面接試験を実施いたします。

※上記２つの入試については、以下のページで出願時期や試験に関する詳細をご確認ください。

https://www.waseda.jp/fsci/admissions_us/

◇英語学位プログラム特別入試（４月入学）

英語で学び学位を取得したい方向けのコース。書類選考と筆記試験、面接試験があります。詳細は以下URLを参照してください。

https://www.waseda.jp/fsci/about/education/english-based/#anc_21

※英語学位プログラム特別入試について、2022年度入試（2022年4月入学者募集）を最後とし、2023年度入試（2023年4月入学者募集）以降は募集を停止します。詳細はこちらをご確認ください。

Ｑ．サークルはどのようなものがありますか。学業との両立はむずかしいですか。

Ａ．早稲田大学には約500の公認サークルがあり、あらゆる分野での活動をしています。理工の多くの学生のみなさんも学業とサークルを両立し、学生生活を楽しんでいますので、ご安心ください。サークルの中には、理工の学生が中心のサークルも多数あります。

https://www.waseda.jp/inst/weekly/circleguide/

Ｑ．キャンパスを見学したい場合、どうしたらいいですか。

Ａ．キャンパス見学については、現在受付しておりませんが「VRキャンパスツアー」のコンテンツを、本特設ページに掲載しております。学生ガイドによる解説もありますので是非ご覧ください。

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