モデルカリキュラムの内容・基準（含まれる内容・基準・要素）

１．現在進⾏中の社会変化（第４次産業⾰命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが⾃らの⽣活と密接に結びついている※モデルカリキュラム導⼊１−１、導⼊
１−６が該当２．社会で活⽤されているデータ」や「データの活⽤領域は⾮常に広範囲であって、⽇常⽣活や社会の課題を解決する有⽤なツールになり得るもの※モデルカリキュラム導⼊１−２、導⼊
１−３が該当３．様々なデータ利活⽤の現場におけるデータ利活⽤事例が⽰され、様々な適⽤領域（流通、製造、⾦融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知⾒と組み合わせることで価値を創出するもの※モデルカリキュラム導⼊１−４、導⼊
１−５が該当４．活⽤に当たっての様々な留意事項（ELSI、個⼈情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする※モデルカリキュラム⼼得３−１、⼼得
３−２が該当５．実データ・実課題（学術データ等を含む）を⽤いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエ
ンス・ＡＩの基本的な活⽤法に関するもの※モデルカリキュラム基礎２−１、基礎２−２、基礎２−３が該当

講義内容（社会福祉学部・薬学部動物⽣命薬科学科・臨床⼼理学部）• データサイエンスとは （第 1 回）
• データサイエンスを活⽤した研究の紹介 （第 2 回）
• 社会で起きている変化:⽇本企業の国際競争⼒低下市場の変化、デジタル技術の発展、デジタル社会について理解する。 （第 3 回）
• データ・AI の活⽤領域:AI の定義、歴史、活⽤領域(製造業、⼩売業、物流業、医療・介護)、⼈間に近づくAI について理解する。 （第 5 回）
• データ・AI 利活⽤のための技術:データ認識技術(画像、⽂字、⾳声、顔)、AI 技術(機械学習、ディープラーニングなど)、AI の難問(フレーム問題など)、強い AI と弱い AI、AI の得意・不得意について理解する。（第6 回）• データ・AI 利活⽤の現場:製造業(IoT)、⼩売業(販売時点情報管理(POS)に加えて会員情報．センサー)、サービス業(顧客に合った資産運⽤モデルの作成など)、公共・インフラ業(スマートメーター、MaaS など)、新しいビジネス領域(シェアリングエコノミー、Direct to Consumer、スマートシティ)などについて理解する。 （第 8 回）

• 社会で起きている変化:⽇本企業の国際競争⼒低下市場の変化、デジタル技術の発展、デジタル社会について理解する。 （第 3 回）
• 社会で活⽤されているデータ:統計データ、ログデータ(⼈の⾏動・機械の稼働)、データの分類、オープンデータについて理解する。 （第 4 回）
• データ活⽤とは:データの定義、データ活⽤のモデル、データ分析のアプローチ(妥当性、信頼性など)について理解する。 （第 7 回）
• データ・AI 利活⽤の現場:製造業(IoT)、⼩売業(販売時点情報管理(POS)に加えて会員情報．センサー)、サービス業(顧客に合った資産運⽤モデルの作成など)、公共・インフラ業(スマートメーター、MaaS など)、
新しいビジネス領域(シェアリングエコノミー、Direct to Consumer、スマートシティ)などについて理解する。 （第 8 回）

• データサイエンスとは （第 1 回）
• 社会で起きている変化:⽇本企業の国際競争⼒低下市場の変化、デジタル技術の発展、デジタル社会について理解する。 （第 3 回）
• データ・AI の活⽤領域:AI の定義、歴史、活⽤領域(製造業、⼩売業、物流業、医療・介護)、⼈間に近づく
AI について理解する。 （第 5 回）
• データ・AI 利活⽤のための技術:データ認識技術(画像、⽂字、⾳声、顔)、AI 技術(機械学習、ディープラーニングなど)、AI の難問(フレーム問題など)、強い AI と弱い AI、AI の得意・不得意について理解する。（第6 回）• データ活⽤とは:データの定義、データ活⽤のモデル、データ分析のアプローチ(妥当性、信頼性など)について理解する。 （第 7 回）

• データサイエンスを活⽤した研究の紹介 （第 2 回）
• データ・AI を扱う上での留意事項(1):ELSI(倫理的・法的・社会的な課題)、不正⾏為(ねつ造、改ざん、盗⽤)、個⼈情報の保護について理解する。 （第 13 回）• データ・AI を扱う上での留意事項(2):バイアス(モデル構築時、データ収集時、データバイアスとアルゴリズムバイアス)、AI の正しい活⽤に向けて理解する。 （第 14 回）• データを守る上での留意事項とまとめ:情報セキュリティ、情報漏洩(内部不正、コンピュータウィルスへの感染、サイバー攻撃)と事例、セキュリティ技術について理解する。 （第 15 回）••••

QOL 評価とデータ分析：QOL を統計学的⼿法を⽤いて評価してみる（第 9 回）
データの活⽤：医療データの分析⽅法について（第 10 回）
データの分布・取り扱い・分析:学校体育におけるデータの活⽤（第 11 回）
データの分布・取り扱い・分析:⼼理実験における反応時間データ（第 12 回）

モデルカリキュラムの内容・基準（含まれる内容・基準・要素）

１．現在進⾏中の社会変化（第４次産業⾰命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが⾃らの⽣活と密接に結びついている※モデルカリキュラム導⼊１−１、導⼊
１−６が該当２．社会で活⽤されているデータ」や「データの活⽤領域は⾮常に広範囲であって、⽇常⽣活や社会の課題を解決する有⽤なツールになり得るもの※モデルカリキュラム導⼊１−２、導⼊
１−３が該当３．様々なデータ利活⽤の現場におけるデータ利活⽤事例が⽰され、様々な適⽤領域（流通、製造、⾦融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知⾒と組み合わせることで価値を創出するもの※モデルカリキュラム導⼊１−４、導⼊
１−５が該当４．活⽤に当たっての様々な留意事項（ELSI、個⼈情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする※モデルカリキュラム⼼得３−１、⼼得
３−２が該当５．実データ・実課題（学術データ等を含む）を⽤いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエ
ンス・ＡＩの基本的な活⽤法に関するもの※モデルカリキュラム基礎２−１、基礎２−２、基礎２−３が該当

講義内容（⽣命医科学部・薬学部薬学科）• データサイエンスとは （第 1 回）
• データサイエンスを活⽤した研究の紹介 （第 2 回）
• 社会で起きている変化:⽇本企業の国際競争⼒低下市場の変化、デジタル技術の発展、デジタル社会について理解する。 （第 3 回）
• データ・AI の活⽤領域:AI の定義、歴史、活⽤領域(製造業、⼩売業、物流業、医療・介護)、⼈間に近づく
AI について理解する。 （第 5 回）
• データ・AI 利活⽤のための技術:データ認識技術(画像、⽂字、⾳声、顔)、AI 技術(機械学習、ディープラーニングなど)、AI の難問(フレーム問題など)、強い AI と弱い AI、AI の得意・不得意について理解する。（第6 回）• データ・AI 利活⽤の現場:製造業(IoT)、⼩売業(販売時点情報管理(POS)に加えて会員情報．センサー)、サービス業(顧客に合った資産運⽤モデルの作成など)、公共・インフラ業(スマートメーター、MaaS など)、新しいビジネス領域(シェアリングエコノミー、Direct to Consumer、スマートシティ)などについて理解する。 （第 8 回）

• 社会で起きている変化:⽇本企業の国際競争⼒低下市場の変化、デジタル技術の発展、デジタル社会について理解する。 （第 3 回）
• 社会で活⽤されているデータ:統計データ、ログデータ(⼈の⾏動・機械の稼働)、データの分類、オープンデータについて理解する。 （第 4 回）
• データ活⽤とは:データの定義、データ活⽤のモデル、データ分析のアプローチ(妥当性、信頼性など)について理解する。 （第 7 回）
• データ・AI 利活⽤の現場:製造業(IoT)、⼩売業(販売時点情報管理(POS)に加えて会員情報．センサー)、サービス業(顧客に合った資産運⽤モデルの作成など)、公共・インフラ業(スマートメーター、MaaS など)、新しいビジネス領域(シェアリングエコノミー、Direct to Consumer、スマートシティ)などについて理解する。 （第 8 回）

• データサイエンスとは （第 1 回）
• 社会で起きている変化:⽇本企業の国際競争⼒低下市場の変化、デジタル技術の発展、デジタル社会について理解する。 （第 3 回）
• データ・AI の活⽤領域:AI の定義、歴史、活⽤領域(製造業、⼩売業、物流業、医療・介護)、⼈間に近づく
AI について理解する。 （第 5 回）
• データ・AI 利活⽤のための技術:データ認識技術(画像、⽂字、⾳声、顔)、AI 技術(機械学習、ディープラーニングなど)、AI の難問(フレーム問題など)、強い AI と弱い AI、AI の得意・不得意について理解する。（第6 回）• データ活⽤とは:データの定義、データ活⽤のモデル、データ分析のアプローチ(妥当性、信頼性など)について理解する。 （第 7 回）

• データサイエンスを活⽤した研究の紹介 （第 2 回）
• データ・AI を扱う上での留意事項(1):ELSI(倫理的・法的・社会的な課題)、不正⾏為(ねつ造、改ざん、盗⽤)、個⼈情報の保護について理解する。 （第 13 回）• データ・AI を扱う上での留意事項(2):バイアス(モデル構築時、データ収集時、データバイアスとアルゴリズムバイアス)、AI の正しい活⽤に向けて理解する。 （第 14 回）• データを守る上での留意事項とまとめ:情報セキュリティ、情報漏洩(内部不正、コンピュータウィルスへの感染、サイバー攻撃)と事例、セキュリティ技術について理解する。 （第 15 回）••••

データの分布・取り扱い・分析:統計学的な観点からデータをみる （第 9 回）
データの分布・取り扱い・分析：実際にデータを統計学的⼿法で解析する （第 10 回）
QOL 評価とデータ分析：QOL を統計学的⼿法を⽤いて評価してみる （第 11 回）
データの活⽤：医療データの分析⽅法について （第 12 回）