科目ナンバー

GM-IF9-ZLA1

履修条件・関連科目等

条件等はありません

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

近年、企業では市場調査や経営方針の策定を始めとして、現状を把握するためや、企業成長に向けた情報を得るために、膨大なデータの処理が求められています。特に、近年の発展が目覚ましいデータサイエンスの知識・技能を持つ人材は需要が高く、様々な企業において、分析に関するスキルを持つことは必須となりつつあります。統計的な情報やカスタマーレビューなどに含まれる文字列など、様々なデータから情報を適切に取得・抽出・処理・解釈する力は、国際経営学部の学生にとってどのような進路においても必要とされるスキルの一つです。
本講義では、本学部で学ぶ様々な専門的知識の中でも、データサイエンスの知識・技能を獲得することに重点を置きます。この講義では、主にPythonによる自然言語処理と生成AIを用いたデータ分析方法を学習します。

※ 春学期に開講される「特殊講義A（マーケティングデータ分析A）」では数値情報の処理・分析方法を中心に学習します。秋学期開講の本講義「特殊講義A（マーケティングデータ分析B）」とは学習内容が異なりますので、注意してください。

※ 本講義で学習する内容の一部は、2022年度および2023年度に開講した「特殊講義A（マーケティング分析）」の内容と重複します。履修の際は予めご承知おきください。

科目目的

本講義は、プログラミング言語であるPythonを用いて簡単な自然言語処理を行うこと、また生成AIの基礎知識を身に着け、分析等において適切に生成AIを利用することを目的とします。プログラミングの基本的な考え方を学ぶことで、Pythonのみならず様々なプログラミング言語の土台ともなる知識を得ることを目指すほか、今後必要となる生成AIの使用に関する技術習得を合わせて目指します。

到達目標

到達目標は以下の4点です。
・プログラミングの基本的な考え方を理解する
・Pythonの基本的な操作方法を学び、以下の処理ができるようになる
　　- データの整理、統計分析、および可視化
　　- Webスクレイピング
・生成AIの基本的な使用方法を理解し、分析などに適切に利用できるようになる
・プログラムと生成AIの両方を利用して、多角的なデータ分析を行えるようになる

授業計画と内容

【第一部：Pythonに関する技術を学ぶ】
第1回：プログラミングの基本的な考え方
第2回：Pythonを使ったプログラミング（Hello World!）
第3回：簡単なプログラムの作成
第4回：Pythonプログラミングの練習
第5回：Webスクレイピング・HTMLの基本
第6回：Webスクレイピングプログラムの作成1（計画）
第7回：Webスクレイピングプログラムの作成2（実装）
第8回：取得したデータの整理・分析
第9回：取得したデータの可視化・解釈

【第二部：生成AIに関する知識・技術を学ぶ】
第10回：生成AIの基本的な知識と使い方を学ぶ
第11回：＜グループワーク＞生成AIへ与えるタスクを明確にする
第12回：＜グループワーク＞生成AIが分析したデータを評価する
第13回：＜グループワーク＞Pythonと生成AIによるデータ分析（準備）
第14回：＜グループワーク＞Pythonと生成AIによるデータ分析（発表）・講義の総括

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）

全ての授業回（第1回を除く）で予習／復習課題を提示します。講義資料を読み、課題に取り組んでください。また、プレゼンテーション発表に向けて授業時間外に準備する必要がある場合があります。

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）

出席率が7割（14回中10回）に満たない者は評価不能（F）とします。

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／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）

講義期間中は常に、Googleチャットならびにメール、居室への訪問等で質問を受け付けます。

アクティブ・ラーニングの実施内容

反転授業（教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式）／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

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

・Googleチャットを利用したクラス内コミュニケーションを行います
・講義資料は常にWeb上で公開します

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

授業中は特定の書籍等をテキストとして利用せず、レジュメ（講義資料）を使って授業を進めます。

その他特記事項

【必須事項】
授業では皆さん自身のPCを使用します。必ず持参してください。
※ Windows OSを想定していますが、Mac環境でも問題ありません。
※ Android, iOS端末の使用は想定していません。

【前提知識について】
一部授業回でプログラミングに関する内容を学習しますが、プログラミングの知識は不要です（もちろん、知識がある分には問題ありません）。

【事前準備について】
本講義では、以下をはじめとする生成AIサービスを利用する予定です。それぞれアカウントを準備する必要があるので、最低でもいずれか1つのサービス（下記に記載のものでなくても構いません）について、利用の準備をしておいてください。いずれも基本機能は無料で使用できます。
なおGoogleアカウントについては @g.chuo-u.ac.jp 、Microsoftアカウントについては @m.chuo-u.ac.jp というアカウントが大学より割り当てられていますので、そちらを利用することができます。

＜初心者におすすめAI＞
◎ChatGPT（ https://chatgpt.com/auth/login ）：Google, Microsoft, Appleアカウントのいずれか、もしくは自身のメールアドレスを使用
◎Gemini（ https://gemini.google.com/app ）：Googleアカウントを使用
◎Copilot（ https://copilot.microsoft.com/ ）：Microsoftアカウントを使用
◎Claude（ https://claude.ai/login ）：Googleアカウント、もしくは自身のメールアドレスを使用

＜検索型AI＞
◎Perplexity（ https://www.perplexity.ai/ ）：Google, Appleアカウントのいずれか、もしくは自身のメールアドレスを使用
◎Felo（ https://felo.ai/ ）：Google, Appleアカウントのいずれか、もしくは自身のメールアドレスを使用
◎Genspark（ https://www.genspark.ai/ ）：Google, Microsoftアカウントのいずれか、もしくは自身のメールアドレスを使用

＜オールマイティAI＞
◎リートン（ https://wrtn.jp/ ）：Google, Line, Appleアカウントのいずれか、もしくは自身のメールアドレスを使用

＜プログラミングに日頃触れている人向けAI＞
◎GitHub Copilot（ https://github.com/copilot ）：GitHubアカウントを使用

※ 上記は2025年1月時点での情報です。

【グループワークについて】
グループワークは、共同作業が苦手という方のために1人でも行えるよう配慮します。
また、受講人数によりグループワークを中止することがあります。

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