社会科学研究科

橋本　浩幸・教授

人口減少や環境破壊、労働者不足といった社会的問題に対し、地域と全体、さらに環境と経済といった複眼的観点から研究を展開しています。分析対象となる現象の特性に即した経済理論モデルを構築し、表面的には単純に見える関係の背後にある階層的構造や、複雑に見える問題の本質に潜む単純性の解明を行っています。理論分析から得られる社会構造の理解を基礎として、育児支援や社会保障、環境改善などの政策効果を体系的に分析しながら、持続可能な社会の実現に資する知見の創出を目指して研究を進めています。

看護学部

西池　絵衣子・講師

精神看護学の立場から、精神疾患をもつ人や家族、支援者の「つながり」を生み出す研究に取り組んでいます。特に、当事者・家族・支援者が同じ場で自由に語り合う「対話実践（オープンダイアローグ）」に着目しています。精神科看護師への教育プログラムや対話の場づくりを通じて、孤独感の軽減や相互理解、支援者間の情報共有を促しています。地域にも対話の輪を広げ、精神障害の有無にかかわらず、誰もが自分らしく暮らし、互いに支え合える社会の実現を目指しています。

理学研究科

當舎　武彦・ 教授

生体内において、様々な生理反応に関わっている金属タンパク質の構造機能相関の解明を目指した研究にとりくんでいます。金属タンパク質は優秀な触媒であり、その反応機構の解明は、新規触媒設計の指針となります。また、当研究室で研究対象としている金属タンパク質は、温室効果ガスの発生と関りが深いものや、排水に含まれる重金属の回収に利用できるものがあり、その反応機構の解明は、環境問題の解決に貢献できる可能性があります。

看護学部

石井　美由紀・准教授

家族のWell-beingと子ども虐待の予防を目指し、既存の制度では把握が難しい「隠れた」特定妊婦や要支援家庭への保健師によるアウトリーチ型支援や、妊娠期から育児期にわたる切れ目ない（シームレスな）支援システムの構築に関する研究に取り組んでいます。近年では、AIを活用した支援モデルの探究や、仕事と家庭の相乗効果を高めるワーク・ファミリー・エンリッチメント（WFE）の研究を推進しています。

環境人間学部

竹端　寛・教授

福祉課題は「個人の不幸」や「自己責任」と捉えられがちですが、貧困や障害、ひきこもり、認知症、ハラスメントなどは誰もが関わる可能性があります。また、社会構造の歪みが、様々な福祉課題の悪循環を加速させている可能性もあります。私はケアの現場において、反抑圧的実践やCaring democracyの立ち位置から、悪循環を好循環に変える方策について、支援者の皆さんと対話的に考え合う仕事をしています。

環境人間学部

井上　靖子・教授

私は、臨床心理士・公認心理師として、教育・福祉・医療でカウンセリングに携わってきました。心の傷や生きづらさを抱える人々が如何に癒されるのか、カウンセリングの本質を理論と実践から探究しています。相談者の無意識が動き始め、自己治癒力が発現していく過程に深い魅力とやりがいを感じています。さらに人々がより安心して生きられるための土台とは何か、文化や風土に根ざしたイメージや物語の観点からも探究しています。

情報科学研究科

竹村　匡正・教授

社会情報科学部と情報科学研究科では、最先端の研究を進めるとともに、これらの知見を実際の社会の現場に還元することを重要視しています。そのため、私たちは実際の病院において電子カルテ等の情報システムの導入の企画や調整、また自治体におけるＩＣＴを用いた新たなあり方の検討に参画しており、学生の皆さんとともに国立循環器病研究センターや神戸市立医療センター中央市民病院等の実際の医療機関でのDX推進を進めています。

理学研究科

水島　恒裕・教授

病原菌のタンパク質は、ヒトのからだに感染する際の付着や侵入、免疫回避のために重要な役割を果たしています。これら病原菌タンパク質の形（構造）を知ることで、病原菌がどのようにしてヒトの細胞に侵入し、免疫系を回避して、病気を引き起こしているのか、その仕組を知ることができます。病原菌のタンパク質は感染の鍵を握っているため、これらの研究成果は新しい治療薬の開発に役立てることができます。

緑環境景観マネジメント研究科

美濃　伸之・教授

公園緑地を対象に障がい者や高齢者などの利用を支えるユニバーサルデザインのあり方について研究しています。地形や環境的な制限の多い公園緑地では施設整備などのハード整備に一定の限界があり、ユニバーサルデザインの実現にはソフト支援の併用が欠かせません。ここでは、情報提供や人的支援のあり方はもとより、公園緑地の整備や管理運営などの実務を担っている方々への教育プログラムについても検討を重ねています。

地域ケア開発研究所

本田　順子・教授

Apple WatchやFitbitなど、身体に身に付けることで健康状態（睡眠時間、心拍数、脈拍数等）のデータを得ることができるデバイスがあります。そのデバイスから得た多くのデータを使って、AIに学習させ、人々の日常生活の活動量や認知機能を予測することができるモデルを企業とともに開発しています。また、Wearable Deviceを用いてタクシードライバーの健康状態と危険運転の関係を分析し、事故防止の方策を検討しています。