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第三A

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 / 三宅美博 / 小野功 / 新田克己 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 佐久間淳 / 横田孝義 / 橘優太朗 / 田島玲 / CHATTERJEE SOURISH / 茂木悠佑 / 河野幸弘 / 北出祐也 / 中野信一 / 森田順也 / 有坂壮平
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): 火7-8 (M-374(H131), G2-202(G221))
クラス: -
科目コード: DSA.P431
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)

本講義はLINEヤフー株式会社、株式会社竹中工務店、株式会社トプコン、株式会社IHI、DIC株式会社、川崎重工株式会社、鹿島建設などの企業の講師の方に講義していただく。
各社の授業計画は、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

データ利活用、ビッグデータ、機械学習、人工知能、データサイエンス、重工業、建築、素材

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	Yahoo! JAPANにおけるデータ利活用	Yahoo! JAPANでのAI/データ活用事例を共有する
第2回	高度なAI技術時代の建築産業	本講義では、建築産業における高度なAI技術応用の必要性を喚起し、課題を理解し、機会を探求することを試みます。
第3回	センサとAIの体験：医療および建築分野	最新センサやデータを用いて眼科・インフラ計測向けのAIプログラムを体験
第4回	重工業におけるAI/データ分析技術の活用	重工業におけるデータサイエンスの活用方法や事例を紹介する。
第5回	化学系素材開発におけるデータサイエンスのつかいかた	メーカーにおけるデータサイエンスの活用と実例を紹介する
第6回	重工業におけるAI技術活用の取組み	ビジネスの世界において価値を生み出すAI技術の適用プロセスを解説する
第7回	データ活用社会実現に向けたシンガポール鹿島建設の取組み　2025	自社ビル「the GEAR」を例に、デジタル活用の要点を学ぶ

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11月28日に予定されているDS&AIフォーラム2025冬の参加レポートにより成績を評価する。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

博士後期課程の方はDSA.P631「応用実践データサイエンス・AI発展第三A」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。
・本科目は2023年度まで開講していた応用AI・データサイエンスA(XCO.T483)に対応している。応用AI・データサイエンスA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、大学院で応用AI・データサイエンスAを履修した方は本科目を履修することはできない。