科目ナンバー

GI-IF3-SM04

履修条件・関連科目等

特になし

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Ⅱでのデータ分析習得を踏まえ、ゼミ共同研究と個別研究の準備を行う。とくに行動科学、行動経済学の手法、アンケートデータの分析について習得する。
それと同時に＜人間の認知と行動＞、＜社会変革＞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、チームで生成AI、AIを組込んだDXの社会への影響に関して研究を深堀りし、9月に開催される学会全国大会での研究発表をさらに発展させ、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、個別の研究計画を立案する。
なお、須藤がリーダーを務める政府会議等を傍聴する。

科目目的

生成AI、データサイエンス、DXの最前線を学び、その上でAIを組込んだDX戦略、KPIによる評価方式について学び、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、実際のデータ分析を行う。その上でDX戦略、KPIによる評価方式について学び、社会への貢献と人間の在り方に焦点を当てて自らの構想力を向上させる。

授業計画と内容

第１回 ：オリエンテーション
第２回 ：人間の認知能力と意思決定に関する考察
第３回 ：ナッジを用いた研究の基礎学習
第４回 ：AI研究の最先端
第５回 ：企業のDX事例研究（企業訪問）
第６回 ：AI企業のDXに関するワークショップ（企業との交流）
第７回 ：学会でのゼミ共同研究発表のテーマ・先行研究検討
第８回 ：学会でのゼミ共同研究発表のための研究アプローチ検討
第９回 ：個別研究テーマの検討
第10回：個別研究計画策定
第11回：先行研究の検討
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）／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）／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）

Zoom、Webexを用いて学外の有識者と討論を行います。
また各自の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

行政機関や企業におけるDXの推進に関する組織改革と課題について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 2024
・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

就活にむけて動き出す時期と思いますが、ゼミの勉強と両立し、ゼミ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。

以下のURLからアクセスできます。

・「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