東京都目黒区に所在する、1881年設立・社会保険被保険者数796名の教育・研修(学校教育(大学・専門))法人。
- 所在地
- 〒152-0033 東京都 目黒区 大岡山2丁目12番1号
- 法人番号
- 9013205001282
東京都目黒区に所在する、1881年設立・社会保険被保険者数796名の教育・研修(学校教育(大学・専門))法人。
法人向け個人向け行政向け
業種・対象顧客は公開情報をもとに分類・推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合はお問い合わせください。
国立大学法人東京科学大学は、2024年10月に東京医科歯科大学と東京工業大学が統合して誕生した国立大学です。「科学の進歩」と「人々の幸せ」を探求し、社会とともに新たな価値を創造することをミッションに掲げています。同社は、両大学が培ってきた伝統と先進性を基盤とし、医歯学と理工学の専門分野に加え、人文科学・社会科学的な視点をも含めた「科学」の発展を担い、社会とともに活力ある未来を築くことを目指しています。 同社の主要な活動は、世界を牽引する最先端の研究開発と、多様な人材育成のための高等教育です。例えば、持続可能な水素製造に向けた長波長光を活用する新規オスミウム系光触媒の開発や、ナノ構造化された鉛系オキシハライド光触媒による高効率な水素生成およびCO2からギ酸への変換技術の研究を進めています。また、材料情報学と機械学習原子間ポテンシャル計算を応用し、スズ酸化物光触媒のドーパントを効率的に探索することで、次世代クリーンエネルギー技術の発展に貢献しています。 さらに、医療分野では尿中の癌検出を可能にするナノワイヤーベースのマイクロRNA捕捉技術、認知機能低下対策としての嗅覚統合型VRゲーム、深層ニューラルネットワークを用いた香料設計など、多岐にわたる革新的な研究に取り組んでいます。 同社は「国際卓越研究大学」として認可されており、学術分野の境界を超えたリベラルアーツの知を取り込んだ科学的集合知でインパクトの高い研究を展開しています。社会との共創を重視し、地域社会や産業界、国際機関との連携を通じて研究者の交流と知の好循環を促し、研究成果の社会実装を通じて人々の幸せに貢献しています。また、ダイバーシティ・エクイティ&インクルージョンを推進し、多様なバックグラウンドを持つ一人ひとりの創造性を活かす環境を構築しています。これらの活動は、受験生、学生、研究者、企業、国際機関、そして一般市民といった幅広い層を対象としています。
2026年4月30日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
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収録データなし: 決算・登記変更・組織再編・ネガティブ情報
社会保険被保険者数
797人 · 2026年10月
31期分(2024/04〜2026/10)
被保険者数 前年同月比
+4.0% · 2026年10月
前年同月 766人(2025年10月)→ 797人(+31人)
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社会保険被保険者数
797人 · 2026年10月
31期分(2024/04〜2026/10)
被保険者数 前年同月比
+4.0% · 2026年10月
前年同月 766人(2025年10月)→ 797人(+31人)
所在地を問わず同業種で選定
国立大学法人東京科学大学は特許1,345件・商標50件を保有しています。商標は教育・娯楽・スポーツ・文化(第41類)、特許は計測などの分野が中心です。
特許
1,345件
審査中・消滅含む 4,926件
商標
50件
審査中・消滅含む 63件
意匠
0件
審査中・消滅含む 1件
うち審査請求なし 260件
登録・現存
1,345件
審査中
422件
うち審査請求なし 260件
満了
15件
消滅
1,149件
拒絶・取下げ
1,995件
データ基準日: 2026年10月22日確認分
※各区分の現存登録・審査中・消滅の件数です。企業の事業分野そのものではありません。
産業分野: ・化学(現存459)・電気工学(現存389)・計測機器(現存308)・機械工学(現存180)・その他分野(現存45)
広告・小売・事業支援・教育・娯楽・スポーツ・文化・IT・研究開発・デザイン · 登録2025
DLab+
教育・娯楽・スポーツ・文化 · 登録2025
DLab
教育・娯楽・スポーツ・文化 · 登録2025
カムカム健康プログラム
加工植物性食品・調味料・教育・娯楽・スポーツ・文化・IT・研究開発・デザイン・飲食・宿泊・医療・美容・農業サービス · 登録2025
予測装置、予測方法およびプログラム登録2026・請求項7項
通信品質の予測における処理負荷を軽減する。
修辞構造解析学習装置、システム、パラメタ最適化方法、及びプログラム登録2026・請求項4項
事前学習時のパラメタ最適化にバイアスをかけることなく、正解データとしての生テキストデータを大量に用意する必要がない修辞構造解析学習装置、パラメタ最適化方法及びプログラム
植物のKODA蓄積量を増加させるための方法、KODA製造システム、およびストレス耐性が増大した植物の製造方法登録2026・請求項8項
植物の個体、組織、または細胞におけるKODAの蓄積量を増加させるための方法、KODAを製造するためのシステム、および、ストレス耐性が増大した植物の製造方法