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第二C

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 / 村田剛志 / 富井規雄 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 佐久間淳 / 小野功 / 新田克己 / 三宅美博
授業形態: 講義
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 金7-8 (M-B07(H101),, J2-303(J234))
クラス: -
科目コード: DSA.P423
単位数: 100
開講時期: 2025年度
開講クォーター: 2Q
シラバス更新日: 2025年3月19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。

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)

この授業科目は日本ガイシ株式会社、三菱商事株式会社、日鉄エンジニアリング株式会社、JFEエンジニアリング株式会社、楽天グループ株式会社の講師により実務経験に基づく講義を行う。

キーワード

データサイエンス、AI、機械学習、素材、総合商社、エンジニアリング会社、ITサービス

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	日本ガイシのDX推進	日本ガイシのデータ活用戦略と実社会での事例紹介
第2回	三菱商事におけるAI・DSを活用した事業創出	三菱商事の事業を通じて、AI・DSの社会実装を理解する
第3回	プラントエンジニアリング企業でのAI・DSの実践的活用について	プラントエンジニアリング企業での生成AIとデータサイエンスの実践的活用を紹介する
第4回	プラントエンジニアリングにおけるデータ・AI活用について	本講義では、プラントエンジニアリング事業において、どのようにデータ・AIを活用し、ビジネス課題を解決しているかを事例を通じて紹介する。
第5回	大規模Webサービスを構築するための注意点や開発事例	大規模Webサービスを構築する際に検討すべき内容や注意すべき事柄などを事例を元に紹介するとともに、ペイメントでの開発事例などを紹介する。
第6回	楽天における研究開発事例	この講義では、楽天における研究成果の実サービス活用について紹介致します。
第7回	加速するAI開発と社会実装	大規模言語モデル(LLMs)などの高度なAIのトレンドと、AIプロダクト開発・社会実装における課題についてお話しします。

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により評価する。

履修の条件・注意事項

博士後期課程の方はDSA.P623「応用実践データサイエンス・AI発展第二C」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
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
・本科目は2023年度まで開講していた実践AI・データサイエンスB1(XCO.T494-1)に対応している。実践AI・データサイエンスB1を学部のときに履修した方は、本科目を履修申告すること。また、大学院で実践AI・データサイエンスB1を履修した方は本科目を履修することはできない。