科目ナンバー

IG-IF5-SE01

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

修士論文または特定課題研究論文(以下、修士論文等と表記する)の作成にあたり、研究を進める上で必要な専門知識、分析能力を養い、研究分野における先行研究の内容や課題を指導する。なお、研究指導においては、学際的視点と議論の多様性を担保するため、指導教員とは異なる分野を専門とする副指導教員を置く体制をとる。本演習では、情報の仕組み、情報法、情報実践、グローバル教養をバランスよく組み合わせながら、学際的な研究テーマの立案を行うための関連研究と専門知識に関する調査を行う。具体的には、IoT、AI、データサイエンスを中心としたIT技術に関する研究を行う。例えば、自動運転車、飛行ドローン、ゲームAI、芸術AI、データサイエンスなどのIT技術に関する研究テーマが対象であるが、担当教員が提示する既定の研究テーマ以外にも、各自が自由に研究テーマを設定することも可能である。実際に手を動かしながらプログラミングやシステム構築を行い、修士論文等を完成させるために必要なエンジニアリング能力を身に着ける。さらに、ITを駆使してさまざまな社会問題を解決するために必要となるIT関連の法律や、諸外国のIT政策の動向などについても調査する。

科目目的

AI、IoT、データサイエンスに関する修士論文等の作成に向けて、研究を行う上での問題意識を確認し、基礎的な専門知識や分析方法を身につけ、これら情報技術の先行研究の内容や課題について調査することを目的とする。情報基盤を含む情報学と情報法の専門分野に関する社会課題に対し、具体的な解決策を提示するための方法論を十全に使いこなし、かつ実際に問題を解決することを目的とする。

到達目標

修士論文等の作成に向けた研究テーマや研究計画などを具体的に決定する。

授業計画と内容

第１回 ： イントロダクション
第２回 ： 大学院における研究の進め方
第３回 ： 研究内容の検討
第４回 ： 研究計画の検討
第５回 ： 関連研究調査（ITの動向）
第６回 ： 関連研究調査（ITに関する法律や政策）
第７回 ： 関連研究の紹介・前半
第８回 ： 関連研究の紹介・後半
第９回 ： 研究テーマの企画と発表準備
第10回 ： 研究テーマ企画の発表・前半
第11回 ： 研究テーマ企画の発表・後半
第12回 ： 研究成果物の作成・前半
第13回 ： 研究成果物の作成・後半
第14回 ： 全体の総括

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

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業後の演習課題に取り組んだうえで講義内容を復習する。

授業時間外の学修に必要な時間数／週

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

原則、10回以上授業に出席しないと成績評価の対象となりません。

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

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）

ノートパソコン

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

関係する具体的な職歴：2013年4月～2019年3月
日本電信電話株式会社にてネットワーク仮想化と自動運転車に関する研究開発を実施。

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

実務経験から得られた知見は、AI、IoT、データサイエンスに関する研究内容に深く関係する。

テキスト・参考文献等

授業でテキストを使用せずに、レジュメ等の配布資料で代替する。

その他特記事項

講義中に演習を行うため、WEBに接続可能なノートパソコンを用意すること。

参考URL