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発展第二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 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 佐久間淳 / 小野功 / 三宅美博 / 新田克己 / 綱島香依 / Jimenez Pascual Adrian / 小坂順一
授業形態: 講義
メディア利用科目: -
曜日・時限 (講義室): 火7-8 (M-124,, J2-302(J233))
クラス: -
科目コード: DSA.P621
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)

この授業科目は三菱UFJ信託銀行株式会社、富士通株式会社、チームラボ株式会社、住友商事株式会社、全日本空輸株式会社の講師により、実務経験に基づいて課題解決の技法を講義していただく

キーワード

データサイエンス、人工知能、機械学習、金融、IT、デジタルアート、商社、運輸

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	信託銀行におけるデータ・AIの活用	本講義では、三菱UFJ信託銀行および三菱UFJトラスト投資工学研究所におけるデータ・AIの活用事例を通
第2回	AI適用プロジェクトのデザインと進め方	複数の実AI適用プロジェクト事例の紹介し、成功要因を概説する。
第3回	デジタルアートにおけるAI活用（1）	AIを用いたアート作品の概要と仕組みを理解する。
第4回	デジタルアートにおけるAI活用（2）	AIを用いたアート作品の概要と仕組みを理解する。
第5回	現場から学ぶ総合商社のDX戦略：データ分析とAI活用の取り組み実例解析	総合商社におけるDX戦略とデータサイエンス・AI活用事例の理解
第6回	データとAIで未来を拓く：ANAにおける挑戦と展望(1)	ANAのデータとAI活用の実践事例を学び、顧客体験・従業員体験向上への技術適用を探る
第7回	データとAIで未来を拓く：ANAにおける挑戦と展望(2)	ANAのデータとAI活用の実践事例を学び、顧客体験・従業員体験向上への技術適用を探る

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により評価する。

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.P421「応用実践データサイエンス・AI第二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
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GA0D・GA1Dである
・本科目は2023年度まで開講していた応用AI・データサイエンス発展B(XCO.T688)に対応している。応用AI・データサイエンス発展Bを履修した方は本科目を履修することはできない。