科目ナンバー

GI-IF4-SM05

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

国際情報演習Ⅰ、Ⅱ、Ⅲでの研究アプローチデータ習得を踏まえ、ゼミ共同研究と個別研究の準備を行う。とくにDXやAIに関する高度な知見、行動経済学の手法、実証実験によるデータ分析について習得する。
それと同時に＜人間の認知と行動＞及び＜社会のこれから＞について優れた文献を講読するとともに、それに基づいた討論を行い、論理的思考力の向上と構想力および自省能力を向上させる。
さらに、チームで特定目的型AI、LLM生成AI、RAG、DX、メタバースなどの社会への影響に関して研究を深堀りし、学会や学術研究会での研究発表や意見交換を目指す。また共同研究で習得した研究技法を用いて個別研究の研究テーマ、研究計画を立案する。

科目目的

AI、データサイエンス、DXの最前線を学び、その上で行動経済学などの研究アプローチや分析アプローチを学び、社会への貢献と人間の在り方に焦点を当ててデータ分析を行うとともに、定性的な考察も深める。

到達目標

データ分析力、ナッジによる実験手法を習得し、文献購読を通じて人間や社会に関する深い洞察力を身に着け、創意工夫を積極的にできる総合的な能力を向上させる。

授業計画と内容

第１回 ：オリエンテーション
第２回 ：最先端生成AIの学習
第３回 ：定性分析の文献研究の基礎
第４回 ：行動科学、特にナッジを用いた実証実験の基礎
第５回 ：企業のDXとクラウドに関する事例研究
第６回 ：企業のAIサービス事例研究
第７回 ：RAGのAIサービス事例研究
第８回 ：学会・学内ゼミ発表会のための研究アプローチ検討
第９回 ：卒論に向けた個別研究テーマの詳細検討
第10回：卒論研究計画の詳細検討
第11回：卒論に向けた先行研究の詳細検討
第12回：プレゼンテーション資料作成
第13回：プレゼンテーション練習
第14回：討論練習

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）

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。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

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

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）

生成AIの有意義な使い方を実習します。
またZoom、Webexを用いて学外の有識者と討論を行います。
各自のPCを使って、公開されている政府デジタル・データベースの活用を行います。

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

政府や自治体の情報化政策、AI政策を構想し、企業のDX戦略についてアドバイスし、その実施のコンサルテーションを政府、自治体、OECDやUNESCOなどの国際機関、企業で行っています。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

企業や行政機関でのDXやAIに関する具体的な導入事例を学生に教えることができる。

テキスト・参考文献等

・Stanford University Human-Centered AI Institute ed., AI Index Report 2025
・ダニエル・カーネマン著、村井章子訳『ファスト＆スロー』（上下巻）早川書房
・カイフ―・リー、チェン・チウファン著、中原尚哉訳『AI 2041』文芸春秋
・W・ブライアン・アーサー、日暮雅通訳『テクノロジーとイノベーション』みすず書房
・その他、演習時に適宜指示する。

その他特記事項

就活が忙しい時期と思いますが、ゼミの勉強と両立し、ゼミの活動が就活にも生かせるように創意工夫して下さい。

参考URL

須藤修の生成AIとそのインパクトに関するインタビューが新潮社のWebフォーサイトで2023年から公表されています。それを見ておくと授業が分かりやすくなります。

・「生成AIの統治と実装をどう進め、人間中心の社会と産業の未来を構築するか」『ダイヤモンドクオータリー』ダイヤモンド社、2024年3月25日刊

・「インタビュー・AIのルール作りは誰がイニシアチブを取るのか」

　　新潮社 フォーサイト https://www.fsight.jp/articles/-/50012 2023年11月

・「インタビュー・教育界はどのようにAIを受け入れていくか 」

　　新潮社・フォーサイト https://www.fsight.jp/articles/-/50012 2023年10月

・「インタビュー・AIがAIに学習させる時代が来ている」

　　新潮社 フォーサイト https://www.fsight.jp/articles/-/50093 2023年9月

・「インタビュー・AI市場をブルー・オーシャンにする企業は？ 」

　　新潮社 フォーサイト https://www.fsight.jp/articles/-/50012 2023年9月