科目ナンバー

SE-AI4-7A91

履修条件・関連科目等

データサイエンスの基礎となる科目については、十分に理解し、修得していることを前提とする。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　本卒研では、自然言語処理技術を使って大量のテキストデータから価値のある情報を見つけ出す、いわゆるテキストマイニングに関する研究を行う。
　卒業研究はIとIIを通じて卒業論文の執筆を行うものである。Iはその前半部分であり、研究計画書の提出を1つの区切りとする。4年生の前期にIを、後期にIIを行う標準ケースの場合、以下のようなスケジュールで進める。
　3年次（前年度）の10月初旬に各研究室の紹介を行い、11月までに各人の希望の調査、配属先の決定を行う。2～3月に研究室毎に前年度卒業研究の発表会、新年度卒業研究の説明会が行われる。4月より卒業研究に必要な専門知識の習得や演習を開始し、逐次、研究に着手する。研究の進め方は研究室、テーマによって異なるが、7月下旬に研究計画書の提出、中間発表を行い、1月中旬に卒業研究要旨（2ページ）、1月下旬に卒業論文を提出し、発表会にて口頭発表を行う。

科目目的

　ビジネスデータサイエンス学科で習得した知識・技能の総仕上げとして、計画の立案、実施、報告など、研究を進める方法を学ぶ。

到達目標

　卒業論文執筆に向け、必要となる知識、技能の習得と、ディスカッションやゼミ発表などを通じたコミュニケーション能力および論理的思考能力を身に付ける。その上で予備的な実験、分析、関連研究の調査などを通じ指導教員と相談の上、研究テーマ・計画を設定する。

授業計画と内容

難波卒研　＜卒研演習室：主に6913室＞
○本卒研では、自然言語処理技術を使って大量のテキストデータから価値のある情報を見つけ出す、いわゆるテキストマイニングに関する研究を行う。研究を進めていく上で必要となる自然言語処理、情報検索、深層学習の知識や技術は、必要に応じて指導する。

○テーマ
1. 論文や特許を対象とした技術動向分析および科学技術予測
2. 旅行ブログやYouTubeコメントを用いた観光地推薦システムの開発
3. 大規模言語モデルとSNSを用いた観光関連データベースの自動構築
4. 機械翻訳と音声合成技術を用いた言語の伝播経路の推定
5. 有価証券報告書を用いた業界分析および未来予測
6. 実世界の社会的関係を用いた説明可能な推薦システムの開発

○授業計画

1. イントロダクション、卒業研究Ⅰについて
2. 文献調査の方法
3. 論文の読み方
4. 情報検索の基礎
5. 自然言語処理の基礎
6. 様々なツール・ライブラリの使い方
7. 学生による関連文献の紹介および質疑応答
8. 研究テーマ設定
9. 研究発表の準備
10. 研究進捗の発表および質疑応答
11. 研究指導①
12. 研究指導②
13. 技術文書の書き方
14. 研究発表に対する質疑応答、卒業研究Ⅱに向けた課題に関するまとめ

［配属研究室の決定について］
　卒業研究の基本は担当教員によるマンツーマンの指導・助言である。したがって、１人の教員が担当する学生数はできるだけ少ない方が好ましい。このため、ビジネスデータサイエンス学科では、１つの研究室に配属される学生数ができる限り均一になるようにしている。結果として、特定の研究室を希望する学生が多いと何らかの調整が必要となる。この調整をできるだけ透明かつ公平に行うために、３年生前期までの成績と、学生と研究室（教員）の希望を反映させた、Gale-Shapleyアルゴリズムをベースにした方法により、前年度（３年次後期）１１月に決定したとおりである。

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出／その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

ゼミ等への出席のほか、各自、研究テーマに応じて必要な学習・研究に主体的にとりくむことが必要である。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・卒業論文、または卒業研究の作成等に対して専門分野に関する必要な論文作成、研究指導を行うことを基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

卒業研究ゼミの平常点、卒業論文の内容などを基に以下のルーブリックに従い総合的に評価する。

90-100 ゼミにほぼ毎回出席し、調査や発表を質・量共に高水準に⾏っている。ゼミ以外(学科主催の講習会等も含む)にも⾃主的・積極的に研究に取り組んでいる。進捗状況報告書では、⾼い記述⼒や論理⼒を基盤として、課題特定や研究⽅針・計画を⾼い⽔準で記している。全体を通じて卓越した研究活動であり、他の学⽣の模範となり得る。

80-89 ゼミの欠席は限定的であり、調査や発表を指導教授の指⽰以上の⽔準で⾏っている。ゼミ以外にもある程度⾃主的・積極的に研究に取り組んでいるが、他の学⽣の模範となるほどではない。進捗状況報告書では、正しい記述⼒や論理⼒を基盤として、課題特定や研究⽅針・計画について⾃らの考えを整然と述べている。全体を通じて良好な研究活動であり、卓越とはいえないものの、他の学⽣に対してこの程度は⾏ってほしいという基準になり得る。

70-79 ゼミに概ね出席し、調査や発表を指導教授の指⽰と同等かそれ以上の⽔準で⾏っている。ゼミ以外の研究は⾃主性が⾒られるが、指⽰内容を⼤きく超えるものではない。進捗状況報告書では、課題の特定や研究⽅針・計画を正しく述べ、かつ、⾃らの考えを論理的に記している。

60-69 ゼミに概ね出席し、調査や発表を質・量共に指導教授の指⽰を概ね守って⾏っている。また、ゼミ以外の研究も指⽰された程度に⾏っている。進捗状況報告書では、必要最⼩限の課題特定や研究⽅針・計画について通常の記述⼒・論理⼒で記している。全体を通じて、指⽰された範囲を超えない研究活動であり、他の学⽣への開⽰はすべきではない。

0-59 ゼミの⽋席が多く、⽋席理由も判然としない。ゼミでの調査・発表やゼミ以外での研究活動では指導教授の指⽰を守れず、結果として他の学⽣に悪影響を与えかねない。進捗状況報告書では、求められている内容の量と質を満たせず、研究⽅針・計画を⽰すことができていない。全体を通じて低調あるいは誤りが多い研究活動であり、このまま卒業研究2に進んでも、合格する⾒込みが低い。

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う／その他

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

Teams、Google Drive、Webexを総合的に活用して、研究指導・情報共有・課題提出・グループ討議・プレゼンテーションなどを行う。

アクティブ・ラーニングの実施内容

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション、ディベート／グループワーク／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

Teams、Google Drive、Webexを総合的に活用して、研究指導・情報共有・課題提出・グループ討議・プレゼンテーションなどを行う。

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

研究テーマに応じて、適宜資料を配布する。

その他特記事項

参考URL