2026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発展第一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 / 新田克己 / 横田孝義 / 富井規雄 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 橘優太朗 / 三宅美博 / 佐久間淳 / 小野功 / 中川慶子 / 太田佳宏 / 塔ノ上亮太 / 菱田寛之 / 梶原善之 / 山田健人 / 速川徹 / 古賀匠 / 村田亘 / 柴原琢磨 / 西元秀明 / 白石寛樹 / 岡本大督
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), J2-302(J233))
クラス: -
科目コード: DSA.P612
単位数: 100
開講時期: 2026年度
開講クォーター: 1Q
シラバス更新日: 2026年3月5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。
そのためこの授業科目では7回の授業の他に、企業講師との対話を重視しており、原則として5月下旬に大岡山キャンパスで対面で開催されるDS&AIフォーラムへ参加するものとする。

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)

この授業科目は株式会社JERA、Insight Edge株式会社、アクロクエストテクノロジー株式会社、川崎重工業株式会社、第一三共株式会社、第一生命株式会社、三井住友カード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、製薬、IT、総合商社

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Zoomによるライブ型授業である。

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	巨大エネルギー企業JERAの現場から－グローバルLNG調達から電力供給を支える数理－	エネルギー事業ビジネス部門における高度モデリング組織の挑戦をお話します。
第2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3回	生成AIがもたらした世の中の変化と、最前線のシステム開発	生成AIの登場によって世界やIT業界がどのように変化しているのか、その最新動向を紹介するとともに、生成AIツールを活用した最先端の開発をハンズオン形式で体験する。
第4回	社会基盤を強化するAI技術の研究開発と社会実装	社会基盤の強化につながる最適化及び機械学習技術の研究開発と実適用について解説する。
第5回	AI-Ready社会は実現可能か——人間のリテラシーとシステム変換の同時達成問題	AI-Ready社会の実現に必要な人とシステムの同時変革を学ぶ
第6回	生命保険会社におけるDX推進とAI・データサイエンスの活用	この講義では、生命保険会社のDX推進において、AI・データサイエンスがどのように活用され得るかのイメージができるよう、事例を交えつつ解説を行う。
第7回	キャッシュレスデータとAIによるビジネス創造(1)	実例で学ぶ　ビジネス現場でのデータ・AIを活用した価値創造

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。
また、5月下旬に開催されるDSAIフォーラムへの参加結果を評価に含める。

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.P412「応用実践データサイエンス・AI第一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。

新田克己，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C2(XCO.T689-2)に対応している。応用AI・データサイエンス発展C2を履修した方は本科目を履修することはできない。