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 / 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
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-124, J2-302(J233))
クラス: -
科目コード: DSA.P421
単位数: 100
開講時期: 2026年度
開講クォーター: 2Q
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。

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)

この授業科目は日鉄エンジニアリング株式会社、日本電気株式会社、チームラボ株式会社、三井住友信託銀行株式会社、DIC株式会社、鹿島建設株式会社、カナデビア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	日鉄エンジニアリングにおけるAI・DSの実践的活用について	日鉄エンジニアリングにおける生成AIとデータサイエンスの活用事例をご紹介いたします。
第2回	「調べる」を委ねるとき、何が変わるか？ ― 検索の歴史とAIエージェントのこれから	検索の歴史をたどり、AIエージェントが「調べる」をどう変えるのかを学ぶ
第3回	チームラボから見えるAI駆動なソフトウェア開発の現状とエンジニアに求められる役割の変化	学生にチームラボのAI駆動な開発プロセスの現状と見通しを理解してもらう
第4回	金融機関に求められるサイエンス思考：社会課題解決に向けた新たなアプローチ	科学的知見を活用し、金融が社会課題解決に貢献するための考え方と事例を学
第5回	素材開発におけるデータサイエンスの使いかた	化学メーカーにおけるデータサイエンスの活用方法と実例の紹介
第6回	AIとデータ活用で実現するスマートキャンパス	より良いキャンパスのため、AIとデータで何ができるか議論する
第7回	カナデビアの事業成長とデジタル戦略について	環境・脱炭素事業の成長を支えるデータ活用の実践

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.P621「応用実践データサイエンス・AI発展第二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。

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B(XCO.T484)に対応している。応用AI・データサイエンスB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Bを履修した方は本科目を履修することはできない。