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 / 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 / 平島大介 / 野村剛彦 / 秋葉正博 / MAO ZAIXING / 中陽童 / 河野幸弘 / 茂木悠佑 / 福井基文 / 佐藤美徳 / 藤井北斗 / 大平祐生 / 村田勇樹
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): 金7-8 (M-B07(H101), J2-302(J233))
クラス: -
科目コード: DSA.P613
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)

この授業科目は日本ガイシ株式会社、古河電気工業株式会社、株式会社トプコン、株式会社竹中工務店、株式会社IHI、住友重機械工業株式会社、東京科学大学の講師により、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、医療機器、製造業、重機

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	ものづくり現場におけるAI/データサイエンスの活用	製造現場でのAI/データサイエンスの事例を通じてDXを理解する
第3回	AI時代を切り拓くセンサ技術の真価	光学を基盤としたセンシング技術の最前線と、そこから生み出されるデータ処理の革新を探る
第4回	AIと法律	裁判や法律事務所におけるAIの応用事例を紹介し、法律分野にAIを導入する場合の課題について考察する
第5回	建設業におけるAIなどの先進技術活用について	建設業におけるAI等の先進技術の活用事例について講義します。
第6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7回	重機械メーカーにおけるデータサイエンス・AIの利活用に関して	住友重機械工業では建設機械や産業用ロボットなど様々な機械を取り扱っている。本講義においては、それら各種機械においてDSやAIがどのように活用されているのか事例を交えつつ紹介し、今後の展望について示す。

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と期末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.P413「応用実践データサイエンス・AI第一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。

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