2025年度 (最新) 学位プログラムとして特別に設けた教育課程学位プログラムとして特別に設けた教育課程データサイエンス・AI全学教育機構

応用実践データサイエンス・AI発展第三B

開講元: データサイエンス・AI全学教育機構
担当教員: 金﨑朝子 / 富井規雄 / 村田剛志 / 小野功 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 佐久間淳 / 新田克己 / 三宅美博 / 横田孝義 / 橘優太朗 / 生駒和也 / 丹治弘典 / 半田貴志 / 岡崎良孝 / 古川慧 / 守屋剛 / 南雲亮佑 / 坂本克 / 高橋友則 / 竹岡邦紘
授業形態: 講義 (ハイフレックス型)
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 水7-8 (M-B07(H101), G2-202(G221))
クラス: -
科目コード: DSA.P632
単位数: 100
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 3Q
シラバス更新日: 2025年9月8日
使用言語: 日本語

シラバス

授業の目的（ねらい）、概要

この授業科目は、人工知能やデータサイエンス技術の社会実装の現状と最先端技術を理解し、それらの技術の応用可能性と課題を考察することを目的としている。各回の授業において、建築、IT、金融、材料等のさまざま分野の企業の講師がデータサイエンスや人工知能を用いた技術開発や商品開発の事例を紹介する。
幅広い分野におけるデータサイエンスや人工知能技術の応用事例に関する知識を獲得し、課題レポートによって社会応用に関する考察内容を説明することによって、受講生が実社会において活躍する広い視野を得ることを目標にしている。
この授業科目では企業講師との対話を重視しており、7回の授業の他に、原則として2025年11月28日午後に大岡山キャンパスで開催されるDS&AIフォーラム2025冬に参加するものとする。(2025年9月8日追記)

到達目標

この授業科目は、データサイエンスと人工知能の社会実装に関する理解を深め、受講生が実社会において活躍する能力を高めることを目標にしている。

実務経験のある教員等による授業科目等

実務経験と講義内容との関連 (又は実践的教育内容)

この授業科目は清水建設式会社、東京エレクトロン株式会社、パナソニックホールディングス株式会社、東洋エンジニアリング株式会社、株式会社三菱UFJ銀行、日本電気株式会社の講師により実務経験に基づく講義を行う。
各社の授業計画は、当初のものより、より具体的な内容に改定されている（2025年9月8日）。

キーワード

データサイエンス、AI、フィンテック、製造業、建築業、機械学習、データ利活用

学生が身につける力

専門力
教養力
コミュニケーション力
展開力 (探究力又は設定力)
展開力 (実践力又は解決力)

授業の進め方

この科目はハイフレックス型に分類されているが、大岡山とすずかけ台の所定の教室でしか受講できない。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	建設業におけるAI・データ活用について	AIやデータ活用の取組事例を通じて、デジタル化の重要性を学ぶ
第2回	AI とデータサイエンスが切り拓く半導体製造装置の未来	AI と DX の半導体製造プロセスへの貢献と活用について理解を深める
第3回	半導体製造プロセスにおける AI 技術適用と機械学習の基礎	機械学習の基礎と技術的手法について理解を深める
第4回	統計的機械学習の製造業への応用	統計的機械学習を実務のデータ分析に応用した事例を紹介する
第5回	一品一様プロジェクトのデータ課題とデータ利活用アプローチ	一品一様の独自性を持つ建設プロジェクトビジネスにおけるデータ利活用の課題と解決策
第6回	金融市場におけるデータサイエンスの応用	商業銀行での為替ビジネスを題材に、為替市場におけるデータサイエンスの応用例について概説します。
第7回	検索を“任せる”時代へ：Agentic AIが拓く知識取得の未来	検索の歴史を踏まえた、Agentic AIによる変革と生活への影響を理解する

準備学修(事前学修・復習)等についての指示

学修効果を上げるため，配布資料の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

指定しない。

参考書、講義資料等

講義資料は事前にScience Tokyo LMSに掲載する。

成績評価の方法及び基準

期末試験は実施しない。毎回の課題レポートと期末レポートと11月28日に予定されているDS&AIフォーラムの参加レポートにより評価する。なお、欠席した回の講義の課題レポートを提出することはできない。もし提出されたとしても、採点されないので注意すること。(2025年9月8日追記）

履修の条件・注意事項

本講義は博士後期課程の学生だけが履修できる。博士後期課程以外の方はDSA.P432「応用実践データサイエンス・AI第三B」を受講すること。

連絡先 (メール、電話番号) ※”[at]”を”@”(半角)に変換してください。

金崎朝子，新田克己，富井規雄，横田孝義　　
lecture_ap[at]dsai.isct.ac.jp

オフィスアワー

メールで事前予約すること。

その他

・本授業科目はアントレプレナーシップ科目とみなせる専門科目である。本科目が対応するGAはGA0M・GA1Mである