情報の世界 Introduction to Information Society
情報の世 界内山 俊郎(117 研究室),
越野 一博(303 研究室),
上杉 正人(132 研究室),
甫喜本 司(327 研究室),
湯村 翼(315 研究室)

⑥

担当教員

単位数

⑤

授業形態

ナンバリング○CLI123②2 単位開 講 学 科

アクティブ・ラーニング

講義

種別

配当年次

開講時期

システム情報学科

選択

1年

前期

先端経営学科選択

1年

前期③ 授業概要本講義では、デジタル社会において、数理・データサイエンス・AI を⽇常の⽣活、仕事等の場で使いこなすことができる基本的素養を⾝に付けること、および数理・データサイエンス・AI に関する知識・技能を扱う際に、⼈間中⼼の適切な判断ができ、不安なく⾃らの意思で AI の恩恵を享受し、これを説明・活⽤できることを⽬指します。
講義においては、知識やスキルを理解するための実習などを⽤意し、学⽣が主体的に学べるようにします。

① 授業における学修の到達目標
・社会におけるデータ・AI の利活⽤に関連し、社会の動向、実際のデータ、活⽤領域、技術、を知る。
・データ・AI 利活⽤における留意事項（情報倫理など）について知る。
・データを読み、扱い、説明するというデータリテラシーを⾝に付ける。

④ 授業計画回数

1

授業、事前・事後学修
事前学修

Society5.0 について、指定した参考資料を読み、内容を把握しておいてください。

授業

社会で起きている変化、特に AI の進化による変化について事例と共に学びましょう。

事後学修

社会で起きている変化の事例、それを説明するための⽤語について復習し、⼩テストの 2 回⽬を時間2.02.0受け、満点が取れるようにしましょう。
事前学修

社会で活⽤されているデータについて講義資料を読み、内容を把握しておきましょう。

授業

社会で活⽤されているデータの事例を、紹介します。データの分類について学んだ後、⽂書デー2.0

タなどの例を⽰します。

2
事後学修

データの事例について、いくつかの分類がありました。その違いについて復習し、⼩テストの 22.0回⽬を受け、満点が取れるようにしましょう。
事前学修

データ・AI 利活⽤のための技術について講義資料を読み、内容を把握しておきましょう。

授業

データ・AI 利活⽤のための技術として、どのようなものがあるか紹介した後、教師無し学習であ2.0

るクラスタリグ技術や⽂書データの処理について⽰します。

3
事後学修

講義で出てきた⽤語、技術について復習し、⼩テストの 2 回⽬を受け、満点が取れるようにしま

2.0

しょう。
事前学修

講義資料を読み，内容を把握してください。社会の問題や⽇常⽣活で感じる不便さをノートに書

2.0

き出し，問題意識を持って授業に臨んでください。
4

授業

AI を活⽤した新しいビジネスモデルや AI 最新技術の活⽤例について講義を⾏います。AI による姿勢推定を体験します。

事後学修

社会の問題や⽇常⽣活の不便さを，紹介した AI 最新技術を使って解決できるか考えてみましょ2.0う。
事前学修5

講義資料を読み，内容を把握してください。⾃分のパソコンやスマフォにあるデータの種類，利⽤⽬的や利⽤⽅法について調べてみましょう。

授業

世の中に存在するデータの種類や使⽤⽬的を学びます。光学⽂字認識処理により、画像内のテキスト抽出を体験します。

163

2.0

事後学修

画像，動画，⾳声・⾳楽データを提供しているサービスを調べてみましょう。

2.0

事前学修

講義資料を読み，内容を把握してください。⼈間にしかできないと⾃分が思う作業をノートに書2.0

き出してください。
6

授業

マーケティング、製造や物流で活⽤される AI や、これまで⼈間しかできなかった作業を代替するAI について学びます。⽣成系ネットワークと呼ばれる創作活動を⾏う AI を体験します。

事後学修

AI が使われているサービスや家電製品を調べてみましょう。

2.0

事前学修

授業でコンピュータを使いますので、⼗分に充電をしておいてください。また、Gmail でプログラ 2.0
ムを配布しますので Gmail に慣れておいてください。

7

授業

新型コロナ感染拡⼤の予測をコンピュータシミュレーション（Python よるデモ）により⽰し、直観的に数理モデルの理解と計算機としてのコンピュータの可能性を講義します。[上杉正⼈＠医療情報学部]

事後学修配布したプログラムの条件（パラメータ）を変更して核実験してみましょう。

2.0

事前学修

CT 検査、MR 検査などインターネットで検索し、どういう検査か知識を得ておいてください。

2.0

授業

医療の世界で AI などがどのように普及・利⽤されているのかを講義を⾏います。医⽤画像（MRIや CT から）から臓器を抽出する AI、さらに病変を同定する AI について講義します。[上杉正⼈＠

8医療情報学部]
事後学修講義をもとに医療と AI についてインターネットで調べてみましょう。

2.0

事前学修

CT の三次元画像ついてにインターネットで調べてみましょう。三次元画像についての知識を得て2.0おいてください。
9授業

医療の世界では診断装置の性能が向上し、⼩さな病気が早期に⾒つかりようになりました。⼀
⽅、医療データを扱う上で倫理上の問題も発⽣しています。機微な医療上について情報の取り扱いについて講義をします。[上杉正⼈＠医療情報学部]

事後学修

医療情報と倫理についてインターネットで調べてみましょう

2.0

事前学修

都市のオープンデータについてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

都市で利⽤されるセンサやデータの種類や活⽤⽅法について、スマートシティや⾃動運転⾞などの事例を交えて講義を⾏います。都市のオープンデータのプラットフォーム PLATEAU に触れる

10

簡易な演習も⾏います。（湯村）

1112

事後学修

都市のオープンデータの活⽤⽅法について考えてみましょう

2.0

事前学修

ウェアラブルデバイスについてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

個⼈で利⽤されるセンサやデータの種類や活⽤⽅法について、ウェアラブルデバイスや家庭内センサなどの事例を交えて講義を⾏います。（湯村）事後学修ウェアラブルデバイスの活⽤⽅法について考えてみましょう

2.0

事前学修

パーソナルデータの取り扱いに課題や問題点についてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

パーソナルデータに関わるセンサデータ(⾏動データ、⽣体データなど)の取り扱いにおける課題や問題点について、実際に起こった事例を交えながら講義を⾏います。（湯村）

事後学修パーソナルデータの取り扱いに課題や問題点について考えてみましょう

2.0

事前学修

今回の学習資料に⽬を通して概略を把握しておいてください。

2.0

授業

我々の社会で関⼼がもたれている諸現象について、利⽤可能なデータの⼊⼿、およびその可視化を通して状況の特徴を⼤まかに把握していく過程について、具体例を通して紹介します。

13
事後学修

講義で学んだ状況が実社会ではどのように⾏われているかについて、Web 上で実際に調査してみ2.0て下さい。
14

事前学修

今回の学習資料に⽬を通し、学習内容の概略を把握しておいてください。

授業

⼊⼿したデータに基づいて、不確実な現象間の関係を客観的に説明するためのモデル化と評価、1642.0

および結果に基づく現象の解釈の仕⽅について、実例を通して学びます。こうしたモデル化は、シミュレーションや予測をはじめとして様々な現象の分析に応⽤されていますが、この現状についても紹介します。
事後学修

講義資料を基に、データを分析する⼀連の流れと具体的な⽅法のアウトラインをよく確認してお2.0

いて下さい。
事前学修

今回の学習資料に⽬を通し、学習内容の概略を把握しておいてください。

授業

データの分析を通して得られた評価を第三者へ報告することは⼤変意義のある活動ですが、可視2.0化された情報だけでは⼗分に伝えることが難しい局⾯もあります。このような場合には、統計的な推測が重要な役割を果たします。基本的な統計的数値が現象の評価においてどのように役⽴つ15かを学ぶと共に、基本的な統計量の計算について実習します。
事後学修

講義資料を基に、統計数値のいくつかを⾃分で計算でき、その結果に基づいて現象の評価ができ2.0

るように練習して下さい。

⑦ 成績評価の方法およびその基準
次項の項⽬及び割合で標準評価基準に基づき総合評価する。
□レポート：0 ％□演習課題：0 %■⼩テスト：100%

課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法
⼩テストに対して、達成度を伝えて正解例を⽰すことで、フィードバックします。

教科書
参考書・Web サイトなし。

単位修得が望ましい科目なし。

備考・内⼭俊郎
2006 年から 2012 年度まで企業の研究所に所属し，⽂書データ解析，レコメンドの研究を⾏うとともに，これら研究の成果を関連事業会社において利⽤可能なものとする実⽤化（プロダクト化）を⾏い，事業会社への技術⽀援を⾏った。これら実務において，実⽤化プロジェクトに関わり，これらの技術を現場において適⽤する過程を⾒てきた。これら実務経験を⽣かす形で，講義の中で⽰す技術の実応⽤例などを学⽣に伝え，技術の先にある現場の様⼦が想像できるような教育を実施する。
湯村翼

担当教員の実務経験

電機メーカーのネットワーク系研究部⾨およびソフトウェア開発部⾨、モバイルアプリ・イ
ンタラクティブシステム開発企業、フリーランスエンジニア、および国⽴研究開発法⼈における、通算 14 年間の研究開発業務経験を活かし、様々な分野でのニーズに合致したスキルが⾝に付くよう教育を実施する。
甫喜本司
企業の研究所に所属し, データ科学に基づく投資技術の開発に携わってきた。本講義では, データ科学の基本的な枠組みについて紹介する。統計学や確率論を基礎として, 現象をデータを⼿がかりとして理解していくための科学的な⽅法を紹介することとあわせて, 企業の技術開発の中でデータ科学の考え⽅がどのように役⽴っているかという実際⾯についても紹介する。

165

情報の世界 Introduction to Information Society
情報の世 界⑥担当教員

内山 俊郎(117 研究室),
越野 一博(303 研究室),
上杉 正人(132 研究室),
甫喜本 司(327 研究室),
湯村 翼(315 研究室)

単位数

⑤授業形態

ナンバリング○CLI123②2 単位開 講 学 科

アクティブ・ラーニング

講義

種別

配当年次

開講時期

医療情報学科選択

1年

前期

医療情報学科診療情報管理専攻

選択

1年

前期

医療情報学科臨床⼯学専攻

選択

1年

前期

医療情報学科医療情報専攻

選択

1年

前期

③ 授業概要本講義では、デジタル社会において、数理・データサイエンス・AI を⽇常の⽣活、仕事等の場で使いこなすことができる基本的素養を⾝に付けること、および数理・データサイエンス・AI に関する知識・技能を扱う際に、⼈間中⼼の適切な判断ができ、不安なく⾃らの意思で AI の恩恵を享受し、これを説明・活⽤できることを⽬指します。
講義においては、知識やスキルを理解するための実習などを⽤意し、学⽣が主体的に学べるようにします。

① 授業における学修の到達目標
・社会におけるデータ・AI の利活⽤に関連し、社会の動向、実際のデータ、活⽤領域、技術、を知る。
・データ・AI 利活⽤における留意事項（情報倫理など）について知る。
・データを読み、扱い、説明するというデータリテラシーを⾝に付ける。

④ 授業計画回数

1

授業、事前・事後学修
事前学修

Society5.0 について、指定した参考資料を読み、内容を把握しておいてください。

授業

社会で起きている変化、特に AI の進化による変化について事例と共に学びましょう。

事後学修

社会で起きている変化の事例、それを説明するための⽤語について復習し、⼩テストの 2 回⽬を時間2.02.0

受け、満点が取れるようにしましょう。
事前学修

社会で活⽤されているデータについて講義資料を読み、内容を把握しておきましょう。

授業

社会で活⽤されているデータの事例を、紹介します。データの分類について学んだ後、⽂書デー2.0

タなどの例を⽰します。

2
事後学修

データの事例について、いくつかの分類がありました。その違いについて復習し、⼩テストの 22.0回⽬を受け、満点が取れるようにしましょう。
事前学修

データ・AI 利活⽤のための技術について講義資料を読み、内容を把握しておきましょう。

授業

データ・AI 利活⽤のための技術として、どのようなものがあるか紹介した後、教師無し学習であ2.0

るクラスタリグ技術や⽂書データの処理について⽰します。

3
事後学修

講義で出てきた⽤語、技術について復習し、⼩テストの 2 回⽬を受け、満点が取れるようにしま

2.0

しょう。
事前学修

講義資料を読み，内容を把握してください。社会の問題や⽇常⽣活で感じる不便さをノートに書

2.0

き出し，問題意識を持って授業に臨んでください。
4

授業

AI を活⽤した新しいビジネスモデルや AI 最新技術の活⽤例について講義を⾏います。AI による姿勢推定を体験します。

事後学修

社会の問題や⽇常⽣活の不便さを，紹介した AI 最新技術を使って解決できるか考えてみましょ

2.0

う。
5

事前学修

講義資料を読み，内容を把握してください。⾃分のパソコンやスマフォにあるデータの種類，利⽤⽬的や利⽤⽅法について調べてみましょう。

163

2.0

授業

世の中に存在するデータの種類や使⽤⽬的を学びます。光学⽂字認識処理により、画像内のテキスト抽出を体験します。

事後学修

画像，動画，⾳声・⾳楽データを提供しているサービスを調べてみましょう。

2.0事前学修講義資料を読み，内容を把握してください。⼈間にしかできないと⾃分が思う作業をノートに書2.0

き出してください。
6

授業

マーケティング、製造や物流で活⽤される AI や、これまで⼈間しかできなかった作業を代替するAI について学びます。⽣成系ネットワークと呼ばれる創作活動を⾏う AI を体験します。

事後学修

AI が使われているサービスや家電製品を調べてみましょう。

2.0

事前学修

授業でコンピュータを使いますので、⼗分に充電をしておいてください。また、Gmail でプログラ 2.0
ムを配布しますので Gmail に慣れておいてください。

7

授業

新型コロナ感染拡⼤の予測をコンピュータシミュレーション（Python よるデモ）により⽰し、直観的に数理モデルの理解と計算機としてのコンピュータの可能性を講義します。[上杉正⼈＠医療情報学部]

事後学修配布したプログラムの条件（パラメータ）を変更して核実験してみましょう。

2.0

事前学修

CT 検査、MR 検査などインターネットで検索し、どういう検査か知識を得ておいてください。

2.0

授業

医療の世界で AI などがどのように普及・利⽤されているのかを講義を⾏います。医⽤画像（MRIや CT から）から臓器を抽出する AI、さらに病変を同定する AI について講義します。[上杉正⼈＠8医療情報学部]
事後学修

講義をもとに医療と AI についてインターネットで調べてみましょう。

2.0

事前学修

CT の三次元画像ついてにインターネットで調べてみましょう。三次元画像についての知識を得て2.0

おいてください。
9授業

医療の世界では診断装置の性能が向上し、⼩さな病気が早期に⾒つかりようになりました。⼀
⽅、医療データを扱う上で倫理上の問題も発⽣しています。機微な医療上について情報の取り扱いについて講義をします。[上杉正⼈＠医療情報学部]

事後学修

医療情報と倫理についてインターネットで調べてみましょう

2.0

事前学修

都市のオープンデータについてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

都市で利⽤されるセンサやデータの種類や活⽤⽅法について、スマートシティや⾃動運転⾞などの事例を交えて講義を⾏います。都市のオープンデータのプラットフォーム PLATEAU に触れる

10

簡易な演習も⾏います。（湯村）1112事後学修

都市のオープンデータの活⽤⽅法について考えてみましょう

2.0

事前学修

ウェアラブルデバイスについてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

個⼈で利⽤されるセンサやデータの種類や活⽤⽅法について、ウェアラブルデバイスや家庭内センサなどの事例を交えて講義を⾏います。（湯村）事後学修ウェアラブルデバイスの活⽤⽅法について考えてみましょう

2.0

事前学修

パーソナルデータの取り扱いに課題や問題点についてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

パーソナルデータに関わるセンサデータ(⾏動データ、⽣体データなど)の取り扱いにおける課題や問題点について、実際に起こった事例を交えながら講義を⾏います。（湯村）

事後学修パーソナルデータの取り扱いに課題や問題点について考えてみましょう

2.0

事前学修

今回の学習資料に⽬を通して概略を把握しておいてください。

2.0

授業

我々の社会で関⼼がもたれている諸現象について、利⽤可能なデータの⼊⼿、およびその可視化を通して状況の特徴を⼤まかに把握していく過程について、具体例を通して紹介します。

13
事後学修

講義で学んだ状況が実社会ではどのように⾏われているかについて、Web 上で実際に調査してみて下さい。

1642.0事前学修

今回の学習資料に⽬を通し、学習内容の概略を把握しておいてください。

授業

⼊⼿したデータに基づいて、不確実な現象間の関係を客観的に説明するためのモデル化と評価、2.0および結果に基づく現象の解釈の仕⽅について、実例を通して学びます。こうしたモデル化は、シミュレーションや予測をはじめとして様々な現象の分析に応⽤されていますが、この現状につ14いても紹介します。
事後学修

講義資料を基に、データを分析する⼀連の流れと具体的な⽅法のアウトラインをよく確認してお2.0いて下さい。
事前学修

今回の学習資料に⽬を通し、学習内容の概略を把握しておいてください。

授業

データの分析を通して得られた評価を第三者へ報告することは⼤変意義のある活動ですが、可視2.0化された情報だけでは⼗分に伝えることが難しい局⾯もあります。このような場合には、統計的な推測が重要な役割を果たします。基本的な統計的数値が現象の評価においてどのように役⽴つ15かを学ぶと共に、基本的な統計量の計算について実習します。
事後学修

講義資料を基に、統計数値のいくつかを⾃分で計算でき、その結果に基づいて現象の評価ができ2.0るように練習して下さい。

⑦ 成績評価の方法およびその基準
次項の項⽬及び割合で標準評価基準に基づき総合評価する。
□レポート：0 ％□演習課題：0 %■⼩テスト：100%

課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法
⼩テストに対して、達成度を伝えて正解例を⽰すことで、フィードバックします。

教科書
参考書・Web サイトなし。

単位修得が望ましい科目なし。

備考

・内⼭俊郎
2006 年から 2012 年度まで企業の研究所に所属し，⽂書データ解析，レコメンドの研究を⾏うとともに，これら研究の成果を関連事業会社において利⽤可能なものとする実⽤化（プロダクト化）を⾏い，事業会社への技術⽀援を⾏った。これら実務において，実⽤化プロジェクトに関わり，これらの技術を現場において適⽤する過程を⾒てきた。これら実務経験を⽣かす形で，講義の中で⽰す技術の実応⽤例などを学⽣に伝え，技術の先にある現場の様⼦が想像できるような教育を実施する。
湯村翼

担当教員の実務経験

電機メーカーのネットワーク系研究部⾨およびソフトウェア開発部⾨、モバイルアプリ・イ
ンタラクティブシステム開発企業、フリーランスエンジニア、および国⽴研究開発法⼈における、通算 14 年間の研究開発業務経験を活かし、様々な分野でのニーズに合致したスキルが⾝に付くよう教育を実施する。
甫喜本司
企業の研究所に所属し, データ科学に基づく投資技術の開発に携わってきた。本講義では, データ科学の基本的な枠組みについて紹介する。統計学や確率論を基礎として, 現象をデータを⼿がかりとして理解していくための科学的な⽅法を紹介することとあわせて, 企業の技術開発の中でデータ科学の考え⽅がどのように役⽴っているかという実際⾯についても紹介する。

165

情報の世界 Introduction to Information Society
情報の世 界内山 俊郎(117 研究室),
越野 一博(303 研究室),
上杉 正人(132 研究室),
甫喜本 司(327 研究室),
湯村 翼(315 研究室)

⑥

担当教員

単位数

⑤

授業形態

ナンバリング○CLI123②2 単位開 講 学 科

アクティブ・ラーニング

講義種別

配当年次

開講時期

情報メディア学科

選択

1年

前期

情報メディア学科メディアデザイン専攻

選択

1年

前期

情報メディア学科メディアテクノロジー専攻

選択

1年

前期

③ 授業概要本講義では、デジタル社会において、数理・データサイエンス・AI を⽇常の⽣活、仕事等の場で使いこなすことができる基本的素養を⾝に付けること、および数理・データサイエンス・AI に関する知識・技能を扱う際に、⼈間中⼼の適切な判断ができ、不安なく⾃らの意思で AI の恩恵を享受し、これを説明・活⽤できることを⽬指します。
講義においては、知識やスキルを理解するための実習などを⽤意し、学⽣が主体的に学べるようにします。

① 授業における学修の到達目標
・社会におけるデータ・AI の利活⽤に関連し、社会の動向、実際のデータ、活⽤領域、技術、を知る。
・データ・AI 利活⽤における留意事項（情報倫理など）について知る。
・データを読み、扱い、説明するというデータリテラシーを⾝に付ける。

④ 授業計画回数

1

授業、事前・事後学修
事前学修

Society5.0 について、指定した参考資料を読み、内容を把握しておいてください。

授業

社会で起きている変化、特に AI の進化による変化について事例と共に学びましょう。

事後学修

社会で起きている変化の事例、それを説明するための⽤語について復習し、⼩テストの 2 回⽬を時間2.02.0受け、満点が取れるようにしましょう。
事前学修

社会で活⽤されているデータについて講義資料を読み、内容を把握しておきましょう。

授業

社会で活⽤されているデータの事例を、紹介します。データの分類について学んだ後、⽂書デー2.0

タなどの例を⽰します。

2
事後学修

データの事例について、いくつかの分類がありました。その違いについて復習し、⼩テストの 22.0回⽬を受け、満点が取れるようにしましょう。
事前学修

データ・AI 利活⽤のための技術について講義資料を読み、内容を把握しておきましょう。

授業

データ・AI 利活⽤のための技術として、どのようなものがあるか紹介した後、教師無し学習であ2.0るクラスタリグ技術や⽂書データの処理について⽰します。

3
事後学修

講義で出てきた⽤語、技術について復習し、⼩テストの 2 回⽬を受け、満点が取れるようにしま

2.0しょう。
事前学修

講義資料を読み，内容を把握してください。社会の問題や⽇常⽣活で感じる不便さをノートに書2.0

き出し，問題意識を持って授業に臨んでください。
4

授業

AI を活⽤した新しいビジネスモデルや AI 最新技術の活⽤例について講義を⾏います。AI による姿勢推定を体験します。

事後学修

社会の問題や⽇常⽣活の不便さを，紹介した AI 最新技術を使って解決できるか考えてみましょ

2.0う。
事前学修

講義資料を読み，内容を把握してください。⾃分のパソコンやスマフォにあるデータの種類，利⽤⽬的や利⽤⽅法について調べてみましょう。

5
授業

世の中に存在するデータの種類や使⽤⽬的を学びます。光学⽂字認識処理により、画像内のテキ160

2.0

スト抽出を体験します。
事後学修

画像，動画，⾳声・⾳楽データを提供しているサービスを調べてみましょう。

2.0

事前学修

講義資料を読み，内容を把握してください。⼈間にしかできないと⾃分が思う作業をノートに書

2.0

き出してください。
6

授業

マーケティング、製造や物流で活⽤される AI や、これまで⼈間しかできなかった作業を代替するAI について学びます。⽣成系ネットワークと呼ばれる創作活動を⾏う AI を体験します。

事後学修

AI が使われているサービスや家電製品を調べてみましょう。

2.0

事前学修

授業でコンピュータを使いますので、⼗分に充電をしておいてください。また、Gmail でプログラ 2.0
ムを配布しますので Gmail に慣れておいてください。

7授業

新型コロナ感染拡⼤の予測をコンピュータシミュレーション（Python よるデモ）により⽰し、直観的に数理モデルの理解と計算機としてのコンピュータの可能性を講義します。[上杉正⼈＠医療情報学部]

事後学修配布したプログラムの条件（パラメータ）を変更して核実験してみましょう。

2.0

事前学修

CT 検査、MR 検査などインターネットで検索し、どういう検査か知識を得ておいてください。

2.0

授業

医療の世界で AI などがどのように普及・利⽤されているのかを講義を⾏います。医⽤画像（MRIや CT から）から臓器を抽出する AI、さらに病変を同定する AI について講義します。[上杉正⼈＠8医療情報学部]
事後学修講義をもとに医療と AI についてインターネットで調べてみましょう。

2.0

事前学修

CT の三次元画像ついてにインターネットで調べてみましょう。三次元画像についての知識を得て2.0おいてください。
9

授業

医療の世界では診断装置の性能が向上し、⼩さな病気が早期に⾒つかりようになりました。⼀
⽅、医療データを扱う上で倫理上の問題も発⽣しています。機微な医療上について情報の取り扱いについて講義をします。[上杉正⼈＠医療情報学部]

事後学修

医療情報と倫理についてインターネットで調べてみましょう

2.0

事前学修

都市のオープンデータについてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

都市で利⽤されるセンサやデータの種類や活⽤⽅法について、スマートシティや⾃動運転⾞などの事例を交えて講義を⾏います。都市のオープンデータのプラットフォーム PLATEAU に触れる

10

簡易な演習も⾏います。（湯村）

11

12

事後学修

都市のオープンデータの活⽤⽅法について考えてみましょう

2.0

事前学修

ウェアラブルデバイスについてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

個⼈で利⽤されるセンサやデータの種類や活⽤⽅法について、ウェアラブルデバイスや家庭内センサなどの事例を交えて講義を⾏います。（湯村）事後学修ウェアラブルデバイスの活⽤⽅法について考えてみましょう

2.0

事前学修

パーソナルデータの取り扱いに課題や問題点についてインターネットで調べてみましょう

2.0

授業

パーソナルデータに関わるセンサデータ(⾏動データ、⽣体データなど)の取り扱いにおける課題や問題点について、実際に起こった事例を交えながら講義を⾏います。（湯村）

事後学修パーソナルデータの取り扱いに課題や問題点について考えてみましょう

2.0

事前学修

今回の学習資料に⽬を通して概略を把握しておいてください。

2.0

授業

我々の社会で関⼼がもたれている諸現象について、利⽤可能なデータの⼊⼿、およびその可視化を通して状況の特徴を⼤まかに把握していく過程について、具体例を通して紹介します。

13
事後学修

講義で学んだ状況が実社会ではどのように⾏われているかについて、Web 上で実際に調査してみ2.0て下さい。
14 事前学修

今回の学習資料に⽬を通し、学習内容の概略を把握しておいてください。

161

2.0

授業

⼊⼿したデータに基づいて、不確実な現象間の関係を客観的に説明するためのモデル化と評価、および結果に基づく現象の解釈の仕⽅について、実例を通して学びます。こうしたモデル化は、シミュレーションや予測をはじめとして様々な現象の分析に応⽤されていますが、この現状についても紹介します。

事後学修

講義資料を基に、データを分析する⼀連の流れと具体的な⽅法のアウトラインをよく確認してお2.0

いて下さい。
事前学修

今回の学習資料に⽬を通し、学習内容の概略を把握しておいてください。

授業

データの分析を通して得られた評価を第三者へ報告することは⼤変意義のある活動ですが、可視2.0化された情報だけでは⼗分に伝えることが難しい局⾯もあります。このような場合には、統計的な推測が重要な役割を果たします。基本的な統計的数値が現象の評価においてどのように役⽴つ15かを学ぶと共に、基本的な統計量の計算について実習します。
事後学修

講義資料を基に、統計数値のいくつかを⾃分で計算でき、その結果に基づいて現象の評価ができ2.0るように練習して下さい。

⑦ 成績評価の方法およびその基準
次項の項⽬及び割合で標準評価基準に基づき総合評価する。
□レポート：0 ％□演習課題：0 %■⼩テスト：100%

課題(試験やレポート等)に対するフィードバックの方法
⼩テストに対して、達成度を伝えて正解例を⽰すことで、フィードバックします。

教科書
参考書・Web サイトなし。

単位修得が望ましい科目なし。

備考・内⼭俊郎
2006 年から 2012 年度まで企業の研究所に所属し，⽂書データ解析，レコメンドの研究を⾏うとともに，これら研究の成果を関連事業会社において利⽤可能なものとする実⽤化（プロダクト化）を⾏い，事業会社への技術⽀援を⾏った。これら実務において，実⽤化プロジェクトに関わり，これらの技術を現場において適⽤する過程を⾒てきた。これら実務経験を⽣かす形で，講義の中で⽰す技術の実応⽤例などを学⽣に伝え，技術の先にある現場の様⼦が想像できるような教育を実施する。
湯村翼

担当教員の実務経験

電機メーカーのネットワーク系研究部⾨およびソフトウェア開発部⾨、モバイルアプリ・イ
ンタラクティブシステム開発企業、フリーランスエンジニア、および国⽴研究開発法⼈における、通算 14 年間の研究開発業務経験を活かし、様々な分野でのニーズに合致したスキルが⾝に付くよう教育を実施する。
甫喜本司
企業の研究所に所属し, データ科学に基づく投資技術の開発に携わってきた。本講義では, データ科学の基本的な枠組みについて紹介する。統計学や確率論を基礎として, 現象をデータを⼿がかりとして理解していくための科学的な⽅法を紹介することとあわせて, 企業の技術開発の中でデータ科学の考え⽅がどのように役⽴っているかという実際⾯についても紹介する。

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