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第三A

開講元: データサイエンス・AI全学教育機構
担当教員: 新田克己 / 横田孝義 / 宮﨑慧 / 奥村圭司 / 橘優太朗 / 三宅美博 / 佐久間淳 / 小野功 / 松崎なな美 / 大西洋平 / 角田健 / 酒井啓江 / 岩下さゆり / Jimenez Pascual Adrian / 速川徹 / 斎藤友樹 / 大熊美貴 / 髙木洋和 / 筈井祐介
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, G2-202)
クラス: -
科目コード: DSA.P431
単位数: 100
開講時期: 2026年度
開講クォーター: 3Q
シラバス更新日: 2026年9月17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11月下旬に大岡山キャンパスで開催されるDS&AIフォーラムに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)

本講義は楽天グループ株式会社、Insight Edge株式会社、アクロクエストテクノロジー株式会社、Sompoホールディングス株式会社、三菱重工業株式会社の講師の方に講義していただく。

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、IT企業、総合商社、保険会社、重工業

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	データ・AIを活用したユーザー体験デザイン(1)	インターネットサービスにおける、AIやデータを活用したユーザー体験のデザインプロセス、手法を実践的に学びます。
第2回	データ・AIを活用したユーザー体験デザイン(2)	インターネットサービスにおける、AIやデータを活用したユーザー体験のデザインプロセス、手法を実践的に学びます。
第3回	現場から学ぶ総合商社のDX戦略	生成AIとデータ分析によるビジネス課題解決
第4回	生成AI時代における次世代ソフトウェア開発手法と、実践的な開発プロセスの体験(1)	生成AIに開発の意図や判断基準を伝えながらプロダクトを作る、実践的な開発プロセスを体験する。
第5回	生成AI時代における次世代ソフトウェア開発手法と、実践的な開発プロセスの体験(2)	生成AIに開発の意図や判断基準を伝えながらプロダクトを作る、実践的な開発プロセスを体験する。
第6回	SOMPOグループにおけるデータサイエンス活用の実践とデータバリューチェーン	保険・介護領域の事例から企業データ活用の構造を学んでいただきます。
第7回	社会インフラを支える機械の「作る」と「動かす」を担うAI技術	理論と制約を踏まえ、技術を製品・業務へ展開するプロセスを学ぶ

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月下旬に予定されているDS&AIフォーラム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。

履修の条件・注意事項

本科目は課題演習も含まれているため、履修者は以下の３つを満たしていること。
・基本的なプログラミング能力を有すること（言語は問わない）。
・ChatGPTの個人アカウントがあること(ない場合は事前に取得すること)。
・Wifi接続ができるノートPCを所持していること。

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。

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。