科目ナンバー

SG-PI5-8C82

履修条件・関連科目等

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

情報ネットワークの定義、運用、取り巻く環境、課題に関して、産業界の実状を延べ14名の企業講師により紹介・解説する。授業は座学のほか、一部の回にてグループワーク・討論等の双方向型で実施する。

科目目的

広義の情報ネットワークとその応用システムの定義、技術、運用、取り巻く環境、課題に関して、産業界の実状を理解し、的確に評論できる知識と活用能力を習得する。

到達目標

広義の情報ネットワークの定義、技術、運用、取り巻く環境、課題に関して、産業界の実状を理解し、その内容を的確に記述し、かつ、問題点・疑問点を明らかにできる。

授業計画と内容

・順番は変更になる場合がある。9月1日に最終版をmanabaにて発表する。

第1回 渡辺 友樹 株式会社東芝
画像認識技術
　画像認識技術は安全安心を始めとした様々な産業分野でコア技術になることが期待されている。コンピュータビジョンやパターン認識技術のＩＴＳやセキュリティ等での具体的な適用事例を通し、画像認識技術の基礎的な知識と最近のトピックスについて解説する。

第2回 鈴木 優 東芝デジタルソリューションズ株式会社
コミュニケーションＡＩの技術と応用
　人とAIがコラボ―レーションするコミュニケーションAIの基盤技術、特に自然言語処理や音声処理、生成AIなどの技術と応用について企業での製品化の体験と共に紹介する。

第3回 石井 旬 日本アイ・ビー・エム（株）
AIエージェントを企業活動に活かす
　昨今世の中を賑わせているAIエージェントのビジネスへの活用について、様々な実例をデモなどを交えて解説することで、AIエージェントのビジネス活用について理解を深めます。また、生成AIや基盤モデルの技術の進化についても、進展が激しく、推論モデル、オープンモデル、SLM、マルチモーダルなどの多様化が進んでいます。これらの技術動向の中でAIエージェントがどのような位置付けにあるかも合わせて学びます。

第4回 撫佐 昭裕 日本電気株式会社
システムエンジニアの仕事--スーパーコンピュータの構築を通して--
　大規模スーパーコンピュータシステムの構築事例を通して、システムエンジニアの仕事を紹介し、コンピュータ技術だけでなく、企業での業務には問題解決とプロジェクトマネージメントの能力が必要であることを示す。講義の前半では、システムエンジニアの業務概要を紹介し、顧客の課題解決のためにICT技術を駆使していることを紹介し、後半では地球シミュレータ構築時の苦労話を通してプロジェクトマネージメントの方法を紹介する。

第5回 撫佐 昭裕 日本電気株式会社
津波防災デジタルツインの実現
　2011年の日本大震災の教訓のもと開発を行った世界初の津波防災デジタルツイン（リアルタイム津波被害予測システム）を紹介する。この講義では、システム開発は一人で行うのではなく、多くの有識者と協力して開発していくことが重要であることを示す。特に本デジタルツインはIT技術だけでなく、最先端の科学（地震学、津波工学）との融合が不可欠で分野間の研究者・技術者との交流例を示す。

第6回 中村 祐一 日本電気株式会社
エネルギー消費とAI、効率的なAI処理を目指したコンピューティング
　AIやデータ処理使われる計算機が消費するエネルギーが大きな問題になっている。この原因は大量のデータを使った学習がAIやデータ処理には必要だからである。本講義ではAIやデータ処理におけるデータの必要性と計算機が大量の電力を消費する仕組みや現状、今後のAIの発展への懸念を解説しながら、電力消費を抑えたAIの可能性に関して開設する。

第7回 中村 祐一 日本電気株式会社
量子コンピュータでできること
　最近、量子コンピュータに関するニュースを見かけることが多いと思います。しかし、量子コンピュータが、なぜ、何のために、どのように動くのかなど、わからないことだらけだと思います。また、量子の響きから夢の万能計算機だと考えてしまいますが、その有効範囲は限定的である一方、ある種の問題に従来では考えられない速度で処理を行うことができます。本講演では、量子コンピュータの動作原理と利用法、及び今後の技術動向に関してなるべくわかりやすく解説します。

第8回 小川 秀人 株式会社日立製作所
信頼できるAIを社会実装する - AIシステムのテストと品質保証
　機械学習や生成AIなどのAIを搭載したシステムやサービスが増えている一方、AI特有のリスクへを懸念する声も聞かれます。たとえば従来のソフトウェアテスト技法はAIには有効ではなく、品質リスクを抱えているとも言われています。本講義では、AIの活用事例、AIシステムに対するテスト技法や品質保証の考え方、国内外で策定されている各種ガイドラインなど、信頼できるAIを社会に社会実装していくための取組みを紹介します。

第9回 三浦 真樹 富士通株式会社
ソフトウェア開発における生成AI・AIエージェントの活用
　企業においてソフトウェア開発に生成AIやAIエージェントを活用する場合、単に技術の新しさにとどまらず、さまざまな観点から評価した上で適切な活用を行う必要がある。技術から法的側面まで注意すべき点を明らかにするとともに、活用事例を交えながら、生成AIの特徴や効果を紹介する。講義ではSlidoを使用して出席者の意見を集め、その場で共有するなど一部参加型としている。

第10回 山下 浩一郎 富士通株式会社
新しい環境下の技術ブレークスルー
　例えばコロナ禍など世界の様子が一変する際の対策で、AIや通信技術など利活用するケースがある。感染拡大を制圧した様々な技術について分析と解説を行い、システム設計や技術適用の実例にそって分析検証します。様々な業種や技術がクロスオーバーすることで一気に開花する技術もあり、これらの技術や取組みなどについて、電子情報通信学会誌で連載した技術解説記事をもとに解説を行います。本講義では技術具体例を解説します。"

第11回 町田 吉弘 富士通ディフェンス＆ナショナルセキュリティ株式会社
宇宙機の軌道力学システム概説
　人工衛星をはじめとする宇宙機を扱うシステムにおける土台となる技術が、宇宙機の軌道を計算し、将来の位置を予測する軌道力学である。軌道計算を正確に行うためには、時系、座標系、摂動といった宇宙空間特有のモデルが必要となる。講義では、宇宙機の軌道の種類や特徴、軌道に及ぼす摂動と呼ばれる外乱の種類や特徴、軌道計算といった軌道力学の基礎的な知識をできるだけ数式を使わずに説明する。また、身近な例ではGPSの利用は勿論、スマートフォンと衛星の直接通信といった形でも宇宙がインフラとなりつつある。最近ニュースの話題になるスペースデブリ、月探査、宇宙安全保障、衛星コンステレーション等についても、軌道力学の観点から見た特徴を中心に説明する。

第12回 宮崎 景太 三菱電機株式会社
宇宙ビジネスにおけるAI・GIS等情報通信技術の活用
　通信放送・地球観測・測位・安全保障等、近年、衛星のDX等での利用シーンや宇宙ビジネスが拡大している。講義では、これらの衛星システムや宇宙産業のの最新動向を概説するとともに、衛星利用ビジネスにおける、AI画像解析・GIS等情報通信技術の活用につき事例を含め紹介する。。

第13回 小渕 恵一郎 横河デジタル株式会社
強化学習AIによるAIファースト・マニュファクチャリングの実現
　製造業において強化学習AIを中心に置いた変革（AIファースト・マニュファクチャリング）を実現することの意味、それに必要な考え方、体制、技術などを解説する

第14回 高橋 由泰 株式会社日立製作所
社会基盤システムにおけるシステム工学、数理技術
　システムの計画・評価や運用に不可欠な数理モデルの構築を、実際の企業研究での体験にもとづき講義する。応用例としては、社会基盤（特に、鉄道、電力、通信、水道といったライフライン）分野を具体的な対象としてモデリング手法の活用動向を解説する。

授業時間外の学修の内容

指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

　講師氏名・講義題名・講義概要をもとに、インターネット等で事前調査を行うこと。また、講師から許可された場合には資料を電子的に事前配布されるので目を通し、少なくとも概要を理解した上で授業に臨むこと。この際、主要キーワードの事前調査や授業中に確認したい項目の整理等をしておくこと。授業後には学習内容を振り返り、未確認事項がないように、かつ、さらに生じた疑問を解決するよう追加学習をした上で、毎回講義後のリアクションペーパーや最終レポートに取り組むこと。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

レポート採点のめやす(100点満点として)
選択した講義内容各々に対する解答を以下の観点を基準に評価する：

[50点]
(1)、(2)、(3)について誤りなくかつ的確に記述されており、
(4)にて求めている調査が幅広くかつ深くなされていることが明らかな記述であり、
かつ、これに基づく自分の意見が論理的・明快であり、的を射た内容が記述されている。
全体を通じて卓越した論述であり、他の学生に対する模範となり得る。

[40点]
(1)、(2)、(3)について誤りなくかつ的確に記述されており、
(4)にて求めている調査が幅広くまたは深くなされていることが明らかな記述であり、
かつ、これに基づく自分の意見が論理的であり、概ね的を射た内容が記述されている。
全体を通じて優れた論述であり、他の学生に対して必ず到達してほしい例となり得る。

[30点]
(1)、(2)、(3)について誤りなく記述されており、
(4)にて求めている調査がある程度の広さ・深さでなされていることが明らかな記述であり、
かつ、これに基づく自分の意見がある程度論理的であり、主張の趣旨が理解できる記述である。
全体を通じて必要条件を満たす程度の論述であり、他の学生に対して好例として提示できない。

[0点]
(1)、(2)、(3)のいずれかに看過できない誤りがあり、
かつ、(4)にて求めている調査が不十分であり、結果として自分の意見も感想程度に留まるか、または誤った論証を展開している。
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※最終成績への寄与は85%である。すなわち、上記に基づく採点結果(1講義50点満点、2講義で100点満点)を0.85倍したものが最終成績に算入される。
※上記めやすに基づき、例えば1つしか講義を取り上げていない場合には最高で50点(最終成績算入は最高で43点)となる。
この場合、最終成績の15%を占める各回のリアクション(最終成績算入は最高で15点)の結果によらず科目不合格となり、単位は付与されない。

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

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

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

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

実施しない

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

講師は企業所属の研究者・技術者であり、情報ネットワーク及び関連技術・システムに関する深く数多い経験を有している。

・渡辺 友樹
東芝 総合研究所にてコンピュータビジョンおよび生成AIに関する研究に従事。

・鈴木 優
東芝デジタルソリューションズにて自然言語処理、情報検索、ヒューマンインタフェース、音声処理等の研究開発に従事。

・石井 旬
日本アイ・ビー・エム 技術理事、エンタープライズAI CTO。生成AIや量子コンピューターなどを始めとする先進テクノロジーの啓蒙やビジネス適用に従事。これらの先進テクノロジーに関わる講演・執筆活動も幅広く実施。また自らもデータ分析者や開発者として、多くの企業や組織でのデータ分析やAI開発などのトライアルや本格開発プロジェクトに携わる。

・撫佐 昭裕
日本電気入社以来、現在までスーパーコンピュータシステムの開発に従事。"

・中村 祐一
日本電気にてハードウエア、ソフトウエアの設計方法の研究開発に従事。

・小川 秀人
日立製作所にて一貫してソフトウェア工学の研究と実業への適用支援に従事。AIプロダクト品質保証コンソーシアム発起人。生成AI、ソフトウェアテスト等に関する共著書複数あり。

・三浦 真樹
富士通にて主に社会インフラ分野でのディープラーニング等AI活用・ビジネス化に長く取り組む。現在企業における生成AIのソフトウェア開発への適用・ビジネス化を推進。

・山下 浩一郎
富士通にて Fujitsu R&D Center 上海研究所総監を務めている。

・町田 吉弘
富士通ディフェンス＆ナショナルセキュリティにて、 宇宙機地上施設のSI、地球観測衛星の衛星運用
に従事。 情報処理安全確保支援士、技術士（航空・宇宙部門）、 気象予報士。

・宮崎 景太
三菱電機にて制御システム・衛星システムの開発や衛星データ利用ビジネスの事業企画等に従事。
政府宇宙機関JAXA・USEF（現JSS）及び防災科学技術研究所への出向経験あり。

・小渕 恵一郎
横河デジタルにてFDT/FDIなどフィールド通信国際標準化活動、AI制御実証プロジェクトマネージャ。　　　　プラント保安AI信頼性評価ガイドライン策定委員（経産省）

・高橋 由泰
日立製作所 システム開発研究所（現、システムイノベーションセンタ）にてコンテンツセキュリティ技術や、鉄道運行管理・鉄鋼生産管理等、インフラシステム運用・計画技術の研究開発に従事。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

講師の業務内容または関連内容をもとに講義テーマが設定されている。

テキスト・参考文献等

各回に資料を配布する。なお、資料は講師や講師所属機関に著作権があるものが多いので、複写や譲渡等は厳に慎むこと。

その他特記事項

本科目は、一般社団法人 電子情報技術産業協会(JEITA)の協力を得て、「JEITA IT講座」として実施する。

参考URL

https://home.jeita.or.jp/course/