放送大学「生涯学習支援番組」（2022 年度第 6 回制作）の制作業務仕様書

1. 業務概要
放送大学学園（以下、「学園」という。）のテレビ番組（以下、「番組」という。）の構成・演
出・収録・編集等の制作業務を行う。
本番組は、2022 年度に放送予定のテレビ生涯学習支援番組である。
請負事業者は、学園が示す企画方針および計画に基づき、学園プロデューサー等と連絡・協議を行いつつ連携をとり、番組制作業務を遂行する。
2. 請負期間
別紙 1 のとおり
3.制作する番組・本数・概算所要経費
別紙 1～7 のとおり
4. 番組制作業務の具体的内容、手順
1) 放送番組の演出
・出演講師、学園プロデューサー等と打合せによる内容原案を元に、演出方法及び内容を策定、実施
2) 内容検討・番組進行表の作成
・番組全体の構成案（項目、配列、時間、配分）策定
・映像・音声素材等の選定（ビデオ・写真・コメント等）
・出演者との内容・スケジュールの交渉（講師・ゲスト等）
・ロケーション先の下見、選定
3) ロケーション（国内）の実施と編集
・ロケーション（国内）に必要な要員の手配、機材の準備及びロケーションの実施
・出演者のヘアメイク及び衣装の手配
・ロケーション実施後の映像・音声の編集等、後処理
4) 番組の素材資料の収集と作成
・動画・静止画・図版等の収集および作成。なお、資料の収集にあたっては学園が推奨する素材（AFP）を優先的に選択する。
5) 請負事業者による「放送大学学園著作物利用規程」に基づく権利処理（音楽等一部を除く）
処理にあたっては、以下の点に留意のこと。
・学園が定める承諾書を出演者から受領すること。また、受領した承諾書はコピーを保管の上、原本は放送部放送管理課へ提出すること。
・番組出演者にかかる出演料、交通費等は、請負事業者が負担すること。
・上記 4)の素材資料の放送（マルチ編成含む）等利用に関わる著作権等の調査、確認及び権利処理を行い、それに伴う費用は請負事業者が負担すること。
・放送（衛星、CATV 等による同時再放送を含む）
・インターネット配信（学園のウェブサイト
上での公開。ただし、ダイジェスト動画においては、YouTube 等外部ウェブサイト上での公開にも対応のこと）
・学習ｾﾝﾀｰ等への DVD 配架等の番組の二次利用に関わる著作権等の調査、確認及び権利処理
・権利処理及び利用した素材（音楽及び上記 3)等に伴う出演者並びに上記 4)含む）等の記録
報告を学園所定の書式（「著作権処理業務完了報告書」及び「楽曲使用報告書」）にて紙及

び電子媒体で行うこと。
6) 美術セットの調達と操作
・大道具・小道具、生花木の調達及び操作
7) タイトル、テロップ・パターンの制作等
・タイトル、テロップ・パターンのデザイン及び制作
・CG・アニメーションの作成及び操作
番組のダイジェスト動画の開始タイトル及び終了タイトルの表示方法は、別途学園プロデュー
サー等の指示に従うものとする。
8)番組の試写・学園プロデューサーによる完成前試写及び指示に応じた修正作業
9) 放送用台本の作成、印刷
・放送用台本の作成及び印刷
10) 音響効果
・番組に関わる選曲および効果音制作等
11) スタジオ収録及び収録時の副調整室指揮・スタジオ収録に関わる各種伝票処理
・出演者・技術スタッフとの収録打合せ
・ドライ、カメラリハーサル
・学園プロデューサー等の検査後、ディスク等引渡し
12) 広報用写真の作成
・画像例
・番組タイトル画像
・各出演者のバストショット画像・出演者全員が映っている画像
・番組イメージの分かるグラフィック画像等
・画像サイズ1920×1080
・学園ウェブサイトでの掲載・ニュースリリース配信等のネット利用に著作権処理を行っているもの
13) 後処理、手直し等
・資料の整理・伝票の整理・番組制作に使用した素材テープ等の入庫整理
・納品後、番組の手直しについて、請負事業者の責めに帰すべき理由によるものは、請負代金に含むものとする。
14) 上記各項目の業務遂行のために必要な打合せ参加
5. 番組制作業務に必要と想定される職種及び人数
請負事業者は、学園プロデューサーと協議のうえ、当該業務を適切に遂行できるよう各業務内容に応じ必要な専門知識を有する者を手配するものとする。
6. 学園施設・機器等
1) 収録は学園のテレビスタジオを使用する。収録に係わる業務に必要な技術要員は、学園で措置する。
2) 完成素材収録用 XDCAM メディア、スタジオ収録用 XDCAM メディア、番組考査試写用 DVD-R、番組編成業務用 DVD-R は必要な数を貸与する。
3) 請負事業者が手配・調達するものは以下の通り。

〇収録時に必要な要員（技術要員を除く）○ロケ（要員および機材）○オフライン編集 ○音響効果 ○スタジオ大道具・小道具、道具操作○メイク ○衣装(スタイリスト)
4) 上記に含まれないものについては双方で協議して決定する。
7.記録媒体等
学園が使用する記録媒体は XDCAM メディアであり、記録媒体の学園外への持ち出し及び学園への持ち込みについては、全て XDCAM メディアで対応すること。
8. 学園への納入物品の取扱い
次の完成物を番組の種別ごとに記載された数量を別紙 1 に示す請負期間完了日までに①～④を制作部へ、⑤～⑧を放送部放送管理課へ納品し、学園職員による検査を受ける。なお、納入物品は
学園技術フォーマット（別添の「テレビ制作技術基準」を参照）に準拠すること。

生涯学習支援番組（1 番組あたり）

告知用動画（1 番組あたり）①放送用本番素材記録ＸＤＣＡＭメディア

1本

1本②クリーンピクチャー収録ＸＤＣＡＭメディア

1本

1本③番組考査試写用ＤＶＤ－Ｒ

1本

1本④番組編成業務用ＤＶＤ－Ｒ

1本―⑤放送用台本電子媒体

1式―⑥広報用写真電子媒体

1式

1式⑦著作権処理業務完了報告書※（紙及び電子媒体）

1式

1式⑧楽曲使用報告書（紙及び電子媒体）※

1式

1式※学園所定の書式で提出すること。
9. 番組制作業務完了等の報告
請負事業者は、業務完了後「番組制作業務完了報告書」を放送部放送管理課に提出し、学園職員による検査を受ける。また、出演者から受領した承諾書の原本も放送部放送管理課へ提出する。
（「4. 番組制作業務の具体的内容、手順」の（５）を参照）。
10. 請負代金の請求・支払請負事業者は、8 及び 9 の検査に合格したときは、請負代金を学園に請求する。
学園は、適法な請求書受理後、40 日以内に財務部経理課から支払うものとする。
11. 著作権の帰属等
1) 制作した番組に関する著作権（著作権法第 27 条及び第 28 条に規定する権利を含む。
）は学園に帰属する。
2) 番組は、学園の著作名義で公表する。

なお、制作協力等の表示は、学園の基準によるものとする。
3) 学園は、番組等及び関連素材を必要により改変して使用することができる。
4) 上記各項目は、許諾を得た第三者の権利の帰属に影響を及ぼさない。

12. 業務内容の変更等
1) 本仕様書に規定する事項は、別の定めがある場合を除き、請負事業者の責任において履行す
るものとする。
2) 予期することができない状態の発生など、業務内容を変更せざるを得ない場合には、学園と請負事業者が協議の上で、業務内容を変更することができる。
3) 業務内容が変更された場合には、請負代金についても協議の上、変更することができる。
13. 安全の確保
1) 請負事業者は、業務の実施にあたり、請負事業者の従業員を直接指揮命令する者（以下、「現場責任者」という。
）を必要に応じて 1 名以上選任し、任務に当たらせるものとする。
2) 現場責任者は、業務の実施の過程における安全対策について、請負事業者の従業員およびその指揮下にある全てのスタッフの安全確保に十分取り組むとともに、徹底を図る。
14 業務の再委託等
1) 請負事業者は、業務の実施にあたり、業務の全部について、一括して第三者に請負わせたり、一括して第三者に再委託してはならない。
2) 業務の一部を第三者に対して、請負わせたり、再委託する場合、請負事業者は、あらかじめ、所定の事項について、学園に申請した上で、承認を得なければならない。

別紙 1

制作する番組・本数・概算所要経費・請負期間
1．生涯学習支援番組 ６番組
請負期間

む）期間

概算所要
経費
（税込）

データサイエンス専門レベル
企業経営における実際（45 分×4 本）

4年
40 回

8,074
千円

契約締結日～
令和 5 年 2 月 28 日

G 空間情報とデータサイエン
ス（45 分×4 本）

4年
40 回

7,546
千円

契約締結日～
令和 5 年 2 月 28 日

リハビリテーション科学のDX（メディカル DX）（45 分×3 本）

4年
40 回

6,814.5千円

契約締結日～
令和 5 年 2 月 28 日

データサイエンス専門レベ
ル：心理学研究への応用（45 分×9 本）

4年
40 回

16,681.5千円

契約締結日～
令和 5 年 2 月 28 日

データサイエンス専門レベ
ル：データ科学としての言語研究の可能性（45 分×1 本）

4年
40 回

2,200
千円

契約締結日～
令和 5 年 2 月 28 日

データサイエンス専門レベ
ル：コミュニケーション学への応用（45 分×1 本）

4年
40 回

1,831.5千円

契約締結日～
令和 5 年 2 月 28 日

放送（ネッ

No.

1

2

3

4

5

6

分類
数理・デ
ータサイ
エンス・
AI
数理・デ
ータサイ
エンス・
AI
数理・デ
ータサイ
エンス・
AI
数理・デ
ータサイ
エンス・
AI
数理・デ
ータサイ
エンス・
AI
数理・デ
ータサイ
エンス・
AI

題目名

ト配信含

２．告知用動画（放送やネット配信等で利用する１分間の告知用動画） ６番組
概算所要経費
本数
No.
題目名
（税込）
1

データサイエンス専門レベル
企業経営における実際

4本

上記 1 に含む

2

G 空間情報とデータサイエンス

4本

上記 1 に含む

3

リハビリテーション科学の DX（メディカ
ル DX）

3本

上記 1 に含む

4

データサイエンス専門レベル：心理学研
究への応用

9本

上記 1 に含む

5

データサイエンス専門レベル：データ科
学としての言語研究の可能性

1本

上記 1 に含む

6

データサイエンス専門レベル：コミュニ
ケーション学への応用

1本

上記 1 に含む

テレビ制作技術基準

別添1-1

ＸＤＣＡＭ-ＨＤディスク放送用収録フォーマット
◇映像：MPEG2 422P@50Mbps

令和3年4月１日◇音声：LPCM 48kHz 24bit 8ch ステレオ

◇MXFオペレーションパターン OP1a
◇番組の収録音声レベル

・ラウドネスメーター値 -24LKFS±1dB の範囲内に調整する(ARIB TR-B32/NAB T032)

収録開始点

９：５８：５０

１０：００：００

９：５９：４５
５５秒
１３秒１５

1秒15F

１５秒

１
秒

番組時間

１秒後
音声開始

１秒以上前
音声終了

SMPTEタイムコード （注3）

タイムコード

１0秒以上

SMPTEタイムコード

エッセンスCUE

映像基準信号（ARIBマルチフォーマットCB）

映像

収録表示
パターン

音声１ｃｈ

音声基準信号（Ｌ）（１ｋHz、０VU）

無音信号

音声２ｃｈ

音声基準信号（Ｒ）（１ｋHz、０VU）

音声３ｃｈ
音声４ｃｈ

冒
頭
映
像
信
号

番組内容

残し映像

番組内容
ステレオ（L)／２カ国（日本語）

無音信号

無音信号

番組内容
ステレオ（R)／２カ国（外国語）

無音信号

音声基準信号（１ｋHz、０VU）
又は無音信号

無音信号

規定せず

無音信号

音声基準信号（１ｋHz、０VU）
又は無音信号

無音信号

規定せず

無音信号

（注4）

番組収録開始位置 番組内容開始位置

番組内容終了位置* 予備SB(ｽﾃｰｼｮﾝﾌﾞﾚｰｸ)は、１枚のディスクに複数本収録するが、それぞれが独立したファイルに１クリップで基準フォーマット収録する。
* 送出サーバー登録時、09:59:58:00からファイリングするため表示パターンを09:59:58:15まで記録する。
注１：
２：
３：
４：
５：
６：
７：
８：

ARIBマルチフォーマットカラーバーは「ARIB STD-B28」に準拠すること。
音声基準信号は、０ＶＵ＝基準量子化値（フルビットから２０ｄB下がった値 －２０ｄBFｓ）とする。
タイムコードトラックには、収録開始位置から連続したSMPTEタイムコードを記録すること。
無音信号とは入力信号を絞りきった（無音の）音声信号が記録された状態をいう。
番組試写終了後、ＴＤまたは担当者がラウドネスメーター値を番組収録連絡票に記入すること。
デジタル音声のプリエンファシスは使用しないこと。
ディスクごとに「ワンクリップ」収録とすること。
末尾のフィラー音楽開始については、1秒以上音声の空白を挿入すること。

2022/04/13 改定

別添 1-2

外部制作での完プロ制作における編集ソフトの考慮すべき項目

制作番組の完成品（完プロ番組）を放送大学学園に納入の際は、サーバ登録、送出、制作の観点から、下記の編集ソフトウェアを使用すること。

１．エディウス（GrassValley EDIUS）
２．プラナス （PRUNUS）
３．ｱﾋﾞｯﾄﾞﾒﾃﾞｨｱｺﾝﾎﾟｰｻﾞｰ(Avid Medeia Composer）※書き出し時のエンコーダは「Avid Medi 4.4.」を使用すること
4．ﾌﾞﾗｯｸ ﾏｼﾞｯｸ ﾃﾞｻﾞｲﾝ(Davinci Resolve+Main Concept）

なお、上記以外の編集ソフトウェアを使用する場合は、必ず、
XDCAM ディスクにベースバンド収録して完成品とすること。
以上によらない場合は、あらかじめ学園の承諾を得ること。

（※出演者は現時点の予定であり、変更の可能性がある。
出演予定者に内容等問い合わせを行うことは厳禁とする。

別紙 2

制作する番組・本数・概算所要経費
担当プロデューサー，ディレクター
足立制作部長1)番組名(グループ名)

数理・データサイエンス・AI
3)関係の深いコース
情報コース
4)放送回数，期間，マルチ展開など

4 年 4０回

2）個別番組タイトル

データサイエンス専門レベル
企業経営における実際
5）番組尺，本数

45 分

× 4本

キャリアアップ支援認証制度の講座としてインターネット配信公開講座により提供する。（将来的にオンライン授業でコンテンツ活用する可能性については今後検討予定）
6)内容等
ａ．目的・ねらい

本企画提案は，情報処理学会データサイエンス教育委員会が策定したデータサイエンス・カリキュラ
ム標準（専⾨教育レベル）に準拠した教材を制作し，本学も含めた全国の⼤学・⾼専等の数理・データ
サイエンス・ＡＩ教育に対して貢献することを⽬的とする．
⼀昨年度、および昨年度、本学では，応⽤基礎レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを学修する教材を制作した．今回教材を制作する専⾨レベルは，応⽤基礎レベルの教育を終わった⼈々が，それぞれの領域でデータサイエンスを活⽤する専⾨家の⼊り⼝として位置付けられており，それぞれの領域において，データから意味を抽出し，現場にフィードバックする能⼒を活⽤し課題解決につなげる能⼒を育成することを学修⽬標とするものである．しかし，現状のコンテンツでは知識の獲得に重点が置かれており，本企画は、次に必要となる，それらを統合して現実の課題抽出と解決，サービス価値創造に⾄る
データサイエンスサイクルの実践演習のガイドとなる教材である．本企画では，具体的な事例に沿って，課題の抽出からデータの分析，解決策の導出までの基本的な流れを解説し，同時に，実際のデータセットでその実践ができる，いわゆる「⼿が動く」技能の修得が可能になる構成とする．
なお，令和 4 年度において，本学は専⾨レベルの数理・データサイエンス・AI に関する教育コンテンツを制作するものとして⽂部科学省から予算措置を受けており，本教材はその予算を原資として制作する．
ｂ．内容・構成

内容はデータサイエンス・カリキュラム標準（専⾨教育レベル）の「A:基礎数学と数理統計学：数理統計学」「B1:データマイニング」「G3:ビジネス基礎」等に該当する．なお，数理・データサイエン
ス・AI 教材のレベルについて，全体のレベルとの対応をいかに⽰す．
・リテラシーレベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラ
ムに準拠。全ての⼤学・⾼専⽣が学ぶべきものとされており、数理・データサイエンス・AI を活⽤するための基礎的な素養を⾝に付けることを⽬指す。
・応⽤基礎レベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラムに準拠。リテラシーレベルを補完的・発展的に学び、データサイエンス、データエンジニアリング、AIの基本的な概念・⼿法・応⽤例を学ぶ。
・専⾨レベル：情報処理学会データサイエンス教育委員会策定のカリキュラム標準に準拠。応⽤基礎
レベルの学修を前提とし、⾃⾝の専⾨分野において数理・データサイエンス・AI を活⽤することができるようになることを⽬指す。AI 戦略における「応⽤基礎レベル」と「エキスパートレベル」の橋渡し的なレベルに位置する。（今回の企画提案は専⾨レベルに相当する）
ｂ．内容・構成

第1章

Society5.0 に対応する組織・⼈材問題

主担当：佐々⽊宏（⽴命館⼤学経営学部教授）

・データの活⽤の歴史と組織の発展段階。業務オペレーションの効率化から意志決定の⾼度化とスピード化、新事業の創出へ。
・技術者のリスキリングとデータサイエンティストのタイプ、市場性について
・データサイエンティストの採⽤・育成について。富⼠通の事例をもとに
第2章

機械学習のマーケティング応⽤（ロケあるいはゲスト）

主担当：⽣⽥⽬崇（中央⼤学理⼯学部教授)

・データの収集⽅法と個⼈情報について。情報信託制度・匿名加⼯情報制度
・教師付き学習と教師なし学習の相違。マーケティング分野での活⽤の⽅向性について
・分析事例の紹介。NTT データ数理システムでの機械学習の応⽤
第3章

消費者の情報探索⾏動とその理解のためのデータ活⽤（ロケあるいはゲスト）

主担当：柿原正郎（東京理科⼤学経営学部教授）
・デジタル時代の消費者の⾏動理解
・企業の消費者理解のためのデータ活⽤
・データ分析からインサイト（知⾒･洞察や気づき）の獲得※以上の項⽬について、ネットビジネス・オンライン広告をもとに考える。
第4章

HR テックに通じる営業員管理

主担当：北中英明（拓殖⼤学商学部教授）

・伝統的な営業員のモチベーション管理について既存研究の枠組
・新⽇鉄住⾦ソリューションズにおける取り組み。HR ツールの紹介（ロケあるいはゲスト）

・現⾏の社内システムと、既存研究枠組との⽐較＜制作⽅針＞
・

放送⼤学のスタジオで担当の講師が図表や資料などをもとに解説する。データサイエンスを企業活動に活⽤している事業者の現場＋インタビューをインサート VTR で紹介する。

・

インターネット配信公開講座として展開する際の学習者の利便性を考慮し、1 回（45 分）を 3 パート〜
4 パートに章⽴てして、部分的に切り出せるようにする。

・

各回はなるべく独⽴性を⾼く設計して、学習者が取捨選択しやすくする。

・ 各回から関⼼に応じてどの回を学習すればよいかの関連を明⽰する．また，各回ゲストと事例を紹介
し，適⽤事例を⾝近な内容として理解できるようにする．
・ 放送⼤学の専任教員がチェックをおこない，基本的な内容から始めるなど，わかりやすさを重視する．

ｃ．取材対象

ロケ取材

： 有り

など．以下を予定．

NTT データシステム、新⽇鉄住⾦ソリューションズ、富⼠通など

ｄ． 出演者など（※キャリアアップ支援認証制度を希望する場合は，担当講師及び客員教員発令の有無も記載）

講師・伊東暁⼈（静岡⼤学学術院⼈⽂社会科学領域教授）:内諾済み・静岡
・北中英明（拓殖⼤学商学部教授）：内諾済み・都内
・柿原正郎（東京理科⼤学経営学部教授）：内諾済み・都内・⽣⽥⽬崇（中央⼤学理⼯学部教授)：内諾済み・都内
・佐々⽊宏（⽴教⼤学経営学部教授)：交渉前・藤⽥祐介（株式会社 GCAP 代表取締役）： 交渉前
7)主体性の確保

統計学の基本的な講義を説明した後，データサイエンティストになろうと考える⼈に有益な知識と技術を提供することを⽬指す．番組では，簡単なデータ分析の事例を⽰し，演習を⾏えるようにデータと分
析⼿順のガイドを web サイトで提供するなど，⾃習環境も提供する．
8)制作予定期間

契約締結⽇〜令和 5 年 2 ⽉ 28 ⽇

9）演出上の特記事項無し

10）スポット制作希望(原則有り)

有11）字幕制作希望

有（※出演者は現時点の予定であり、変更の可能性がある。

別紙 3

出演予定者に内容等問い合わせを行うことは厳禁とする。
制作する番組・本数・概算所要経費
担当プロデューサー、ディレクター
足立制作部長1)番組名(グループ名)

2）個別番組タイトル

数理・データサイエンス・AI
G 空間情報とデータサイエンス

3)関係の深いコース
生活と福祉コース
4)放送回数、期間、マルチ展開など

5）番組尺、本数

4 年 4０回

４５分 × 4 本

キャリアアップ支援認証制度の講座としてインターネット配信公開講座により提供する。
（将来的にオンライン授業でコンテンツ活用する可能性については今後検討予定）
6)内容等
ａ．目的・ねらい

本企画提案は、情報処理学会データサイエンス教育委員会が策定したデータサイエンス・カリキュラ
ム標準（専門教育レベル）に準拠した教材を制作し、本学も含めた全国の大学・高専等の数理・データ
サイエンス・ＡＩ教育に対して貢献することを目的とする。
一昨年度、および昨年度、本学では、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを学修する教材を制作してきた。今回教材を制作する専門レベルは、応用基礎レベルの教育を終わった人々が、それぞれの領域でデータサイエンスを活用する専門家の入り口として学ぶ内容を含めるように企画した。それぞれの領域においてデータから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、ＡＩを活用し課題解決につなげる能力を育成すること、そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・ＡＩを応用するための視点と判断力を獲得することを学修目標とするものである。
なお、令和 4 年度において、本学は専門レベルの数理・データサイエンス・AI に関する教育コンテンツを制作するものとして文部科学省から予算措置を受けており、本教材はその予算を原資として制作する。
※数理・データサイエンス・AI 教材のレベルについて・リテラシーレベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラムに準拠。全ての大学・高専生が学ぶべきものとされており、数理・データサイエンス・AI を活用するための基礎的な素養を身に付けることを目指す。
・応用基礎レベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラムに準拠。リテラシーレベルを補完的・発展的に学び、データサイエンス、データエンジニアリング、AI の基本的な概念・手法・応用例を学ぶ。
・専門レベル：情報処理学会データサイエンス教育委員会策定のカリキュラム標準に準拠。応用基礎レベ
ルの学修を前提とし、自身の専門分野において数理・データサイエンス・AI を活用することができる
ようになることを目指す。AI 戦略における「応用基礎レベル」と「エキスパートレベル」の橋渡し的

なレベルに位置する。

ｂ．内容・構成

内容はデータサイエンス・カリキュラム標準（専門教育レベル）に該当する。
各回のテーマ・担当

学習項目

学習内容

1. 地理空間情報の基礎と視覚化

・地理空間情報とは

地理空間情報とそれを扱う GIS

・地理情報システム（GIS）との基礎を学んだ後、空間事象の山田育穂（東京大学教授）

空間データ
・空間データの視覚化（地図

特徴を把握するための視覚的な分析についての理解を深める。

化）
2. 空間データを使った統計分析
山田育穂（東京大学教授）

・空間データのための記述統計

2 次元空間における位置の情報

・空間パターンの分析をもつ空間データを統計的に分・空間回帰分析析するための手法を、記述統計・回帰分析など一般の統計分
析手法と関連づけながら学習する。

3. 地理空間情報とビッグデータ

・地理空間情報ビッグデータの活用

概要
・地理空間情報ビッグデータの沖拓弥（東京工業大学准教授）

分析方法

近年，普及が進んでいる地理空間情報ビッグデータを概観した上で，それらの主要な分析方法
について学習する。

4. 地理空間情報と AI・機械学

・AI や機械学習の概要

AI や機械学習の概要をおさえた習の活用

・地理空間情報に関わる AI・機上で，地理空間情報分野で AI

械学習の活用事例
沖拓弥（東京工業大学准教授）

や機械学習がどのように活用されているかを，具体例を通じて学習する。

＜制作方針＞
・ 放送大学のスタジオで担当の講師が図表や資料などをもとに解説する。それぞれの回で、実際の開発を行っている研究者や事業者の現場＋インタビューをインサート VTR で紹介する。
・ インターネット配信公開講座として展開する際の学習者の利便性を考慮し、1 回（45 分）を 3 パート～4 パートに章立てして、部分的に切り出せるようにする。
・ 各回はなるべく独立性を高く設計して、学習者が取捨選択しやすくする。
・ 放送大学においてチェックをおこない、基本的な内容から始めるなど、わかりやすさを重視する。具
体的な方針は次の通り。①データサイエンスリテラシーレベルの基本的な知識以外の前提知識を必要としないように設計する。②具体例を使って、意義、有用性、応用を説明する。
ｃ．取材対象

ロケ取材

： 有り

など

・実際の開発を行っている研究者や事業者（調整中：1 回あたり都内ロケ 1 日）
ｄ． 出演者など（※キャリアアップ支援認証制度を希望する場合は、担当講師及び客員教員発令の有無も記載）

山田育穂 東京大学教授（客員教員の発令有：１〜2 担当、内諾済み）、沖拓弥 東京工業大学准教授（客員教員の発令有：3～4 担当、内諾済み）

7)主体性の確保

実データを扱った地理空間情報の処理及び解析方法の解説を行うことにより、研究及び実務において、身近なシステムで類題を設定して試すことができる。解析の基礎を学ぶと共に、主体性を持って実践を行えるよ
うな講義の構成を目指す。
8)制作予定期間

契約締結日～令和 5 年 2 月 28 日

9）演出上の特記事項無し

10）スポット制作希望(原則有り)

有11）字幕制作希望

有（※出演者は現時点の予定であり、変更の可能性がある。

別紙 4

出演予定者に内容等問い合わせを行うことは厳禁とする。
制作する番組・本数・概算所要経費
担当プロデューサー、ディレクター
足立制作部長1)番組名(グループ名)

2）個別番組タイトル

数理・データサイエンス・AI

リハビリテーション科学の DX

3)関係の深いコース（メディカル DX）

生活と福祉コース
4)放送回数、期間、マルチ展開など

5）番組尺、本数

4 年 4０回

４５分 × 3 本

キャリアアップ支援認証制度の講座としてインターネット配信公開講座により提供する。
（将来的にオンライン授業でコンテンツ活用する可能性については今後検討予定）
6)内容等
ａ．目的・ねらい

本企画提案は、情報処理学会データサイエンス教育委員会が策定したデータサイエンス・カリキュラ
ム標準（専門教育レベル）に準拠した教材を制作し、本学も含めた全国の大学・高専等の数理・データ
サイエンス・ＡＩ教育に対して貢献することを目的とする。
一昨年度、および昨年度、本学では、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを学修する教材を制作してきた。今回教材を制作する専門レベルは、応用基礎レベルの教育を終わった人々が、それぞれの領域でデータサイエンスを活用する専門家の入り口として学ぶ内容を含めるように企画した。それぞれの領域においてデータから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、ＡＩを活用し課題解決につなげる能力を育成すること、そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・ＡＩを応用するための視点と判断力を獲得することを学修目標とするものである。
なお、令和 4 年度において、本学は専門レベルの数理・データサイエンス・AI に関する教育コンテンツを制作するものとして文部科学省から予算措置を受けており、本教材はその予算を原資として制作する。
※数理・データサイエンス・AI 教材のレベルについて・リテラシーレベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラムに準拠。全ての大学・高専生が学ぶべきものとされており、数理・データサイエンス・AI を活用するための基礎的な素養を身に付けることを目指す。
・応用基礎レベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラムに準拠。リテラシーレベルを補完的・発展的に学び、データサイエンス、データエンジニアリング、AI の基本的な概念・手法・応用例を学ぶ。
・専門レベル：情報処理学会データサイエンス教育委員会策定のカリキュラム標準に準拠。応用基礎レベ
ルの学修を前提とし、自身の専門分野において数理・データサイエンス・AI を活用することができる
ようになることを目指す。AI 戦略における「応用基礎レベル」と「エキスパートレベル」の橋渡し的

なレベルに位置する。

ｂ．内容・構成

内容はデータサイエンス・カリキュラム標準（専門教育レベル）の「D1：コンピュータサイエンス基礎」に該当する。
各回のテーマ・担当

学習項目

学習内容

1.メディカルデータサイエンス・関数空間の完備性（N 対 NP観測されたデータから因果関係問題・フレーム問題とノイマを同定して推論するモデルを構ン型コンピュータの限界）

築する手法を学ぶの基礎
片桐祥雅（東京大学）

・リハビリ領域におけるモデル
構築の実例

2.言語聴覚療法・理学療法

・各種検査法のデータ取得と解析

言語聴覚療法・理学療法における計測と解析手法にについて学

片桐祥雅（東京大学）

・臨床評価のためのモデル構築

ぶ3.音楽療法、アロマセラピー

・各種検査法のデータ取得と音楽療法、アロマセラピーにお解析
片桐祥雅（東京大学）

・臨床評価のためのモデル構築

ける計測と解析手法にについて学ぶ＜制作方針＞
・ 片桐祥雅先生をメインに外部収録（案・東京大学の研究室）。言語聴覚療法や音楽療法の現場の実践例
やインタビュー映像をインサートして構成。
・ インターネット配信公開講座として展開する際の学習者の利便性を考慮し、1 回（45 分）を 3 パート～
4 パートに章立てして、部分的に切り出せるようにする。
・ 各回はなるべく独立性を高く設計して、学習者が取捨選択しやすくする。
・ 放送大学においてチェックをおこない、基本的な内容から始めるなど、わかりやすさを重視する。具体的な方針は次の通り。①ソフトウェア開発の基本的な知識以外の前提知識を用いないように設計する。
②具体例を使って、意義、有用性、応用を説明する。
ｃ．取材対象

ロケ取材

： 有り

など

・実際の開発を行っている研究者や事業者にインタビューを行う（調整中：計９日間実施予定）
ｄ． 出演者など（※キャリアアップ支援認証制度を希望する場合は、担当講師及び客員教員発令の有無も記載）

東京大学 片桐祥雅（客員教員の発令有：１～3 担当、内諾済み）、東京大学 光吉俊二（客員教員の発令
有：１担当、内諾済み）、神戸総合医療専門学校 今井絵美子（客員教員の発令有：2 担当、内諾済み）、武庫川女子大学植村真帆（客員教員の発令有：3 担当、内諾済み）、神戸大学 小作浩美（客員教員の発令

有：2 担当、内諾済み）、神戸国際大学 大谷啓尊（客員教員の発令有：2 担当、内諾済み）、東京電機大学
酒造正樹（客員教員の発令有：１担当、内諾済み）、広島都市学園大学 矢野美紀（客員教員の発令有：3 担
当、内諾済み）、湘南医療大学 塩田 清二（客員教員の発令有：3 担当、交渉前）、川原靖弘（専任教員:1 を担当）
7)主体性の確保

データサイエンスの手法が、リハビリテーション分野でどのように活用されるのか、豊富な事例を交えて解説を行うことで、当該分野に興味を持つ学生、または、すでに業務としている技術者にとって有益な知識を提供することを目指す。データ収集の方法とデータの分析方法、そこから読み取る事柄を講義し、この分野においてデータを有効に活用するための知識と技術を得られることを目指す。
8)制作予定期間

契約締結日～令和 5 年 2 月 28 日

9）演出上の特記事項無し

10）スポット制作希望(原則有り)

有11）字幕制作希望

有（※出演者は現時点の予定であり、変更の可能性がある。
出演予定者に内容等問い合わせを行うことは厳禁とする。

別紙 5

制作する番組・本数・概算所要経費
担当プロデューサー、ディレクター
足立制作部長1)番組名(グループ名)

数理・データサイエンス・AI

2）個別番組タイトル

データサイエンス専門レベル：3)関係の深いコース

心理学研究への応用

心理と教育、情報、生活と福祉
4)放送回数、期間、マルチ展開など

４年４０回

5）番組尺、本数

４５分

×

９本

キャリアアップ支援認証制度の講座としてインターネット配信公開講座により提供する。（オンライン授業でのコンテンツ活用については今後検討予定である。）
6)内容等
ａ．⽬的・ねらい
本企画提案は、本学も含めた全国の⼤学・⾼専等の数理・データサイエンス・ＡＩ教育に対して貢献することを⽬的とする。
⼀昨年度、および昨年度、本学では、応⽤基礎レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを学修する教材を制作してきた。今回教材を制作する専⾨レベルは、応⽤基礎レベルの教育を終わった⼈々が、それぞれの領域でデータサイエンスを活⽤する専⾨家の⼊り⼝として学ぶ内容を含めるように企画した。それぞれの領域
においてデータから意味を抽出し、現場にフィードバックする能⼒、ＡＩを活⽤し課題解決につなげる能⼒を育成すること、そして、⾃らの専⾨分野に数理・データサイエンス・ＡＩを応⽤するための視点と判断⼒を獲得することを学修⽬標とするものである。
なお、令和 4 年度において、本学は専⾨レベルの数理・データサイエンス・AI に関する教育コンテンツを制作するものとして⽂部科学省から予算措置を受けており、本教材はその予算を原資として制作する。
本企画は、数理・データサイエンス・ＡＩの⼼理学研究への応⽤を扱うものである。リテラシーレベル、応⽤基礎レベルの内容も必要に応じて扱っていくが、あくまでも専⾨レベルを対象としている。本企画は、認知⼼理学、社会⼼理学、臨床⼼理学の各専⾨領域から、データサイエンスの活⽤事例を紹介するものである。

ｂ．内容・構成

第１章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：総論「⼼理学にデータサイエンスがいかに活⽤されるか（仮）」担当：清⽔裕⼠（関⻄学院⼤学教授）

この回では、従来の⼼理学の⽅法論にデータサイエンスがどのような影響を与え、活⽤されているのかを概説する。⼈の⼼を取り扱ってきた⼼理学にデータ分析における「機械学習」「統計モデリン
グ」などを組み合わせることでどのような分析が可能になるか、また⼼理学とデータサイエンスの親和性についてモデル図などを使いながら解説する。
第２章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：認知⼼理１「ヒトの認知情報処理をモデル化する（仮）」担当：武藤拓之（京都⼤学特定助教）

この回では、データサイエンスの技術を活⽤した具体的な研究事例を紹介することを通して、認知⼼理学の基本的な考え⽅を解説する。脳や⾝体が⾏っている情報処理を計算アルゴリズムとして⽰し、データサイエンスを⽤いて類似のモデルが構築できることを例⽰する。データサイエンスを⽤いた認知⼼理学の重要な使命は「こころ」を理解することであることを解説する。
第３章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：認知⼼理２「表情運動の機械学習、次元削減、動的モデル(仮）」担当：難波修史（理化学研究所研究員）

この回では、動画データから⼈の表情運動を推定する機械学習技術、そして表情の変化プロセスをどのように記述するかを紹介する。表情運動の記録についての膨⼤なデータを分析することが、⼼理学にどのような影響を与えるかを検討する。
※理化学研究所（和光市）をロケし具体的なデータの活⽤事例を VTR で紹介する。(案)第４章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：社会⼼理「⼼の場・対⼈空間の表象⼒学 (仮）」担当：⼩杉考司（専修⼤学教授）

この回では、データサイエンスを活⽤することで、個⼈の「こころ」だけでなく対⼈関係を分析できることを⽰す。社会⼼理学や集団⼒学においては，対⼈関係の“⼼理的な⼒”のせめぎ合いを解釈するための理論があり実験を通じてデモンストレーションが重ねられてきた。そこにデータサイエンスの数理モデルを適⽤することで、仮想的な⼒を可視化でき，理論の精緻化が期待できることを解説する。
第５章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：応⽤認知⼼理「⾃動⾞ドライバーの認知・⾏動プロセスの理解 (仮）」担当：紀ノ定保礼（静岡理⼯科⼤学准教授）
この回では、⾃動⾞運転中に不注意が発⽣するメカニズムや、運転⽀援システムの導⼊がドライバーの⾏動に及ぼす影響を理解することに係る応⽤認知⼼理学的研究を紹介する。実験で測定したドライバ
ーの認知・⾏動データをモデル化・解析し、交通事故を低減するためにどのようなことが有効か、またそれにデータサイエンスがどのように応⽤できるかを解説する。
※静岡理⼯科⼤学をロケし、具体的な研究事例を VTR で紹介する。（案）第６章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：臨床⼼理１「計算論的精神医学 (仮）」担当：国⾥愛彦（専修⼤学教授）

この回ではデータサイエンスの臨床⼼理への応⽤について解説する。数理モデルを⽤いて精神障害の病態や治療を理解する計算論的精神医学の概要を説明し。計算論的精神医学における数理モデルの活⽤とその意義、代表的な⽣成モデルの解説，今後の課題・⽅向性について解説する。
第７章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：臨床⼼理２「⼼理学における機械学習の応⽤：基礎編 (仮）」 担当：横⾕謙次（徳島⼤学准教授）
この回では、機械学習の⼿法を⼼理学に適⽤するアプローチを紹介する。画像処理、⾃然⾔語処理、
時系列データ・ネットワーク分析などのデータサイエンスの⼿法を⽤いて、⼼理療法における信頼関係、治療指標などがいずれも測定可能であることを⽰す。
※徳島⼤学での収録、担当講師による解説のほか、横⾕謙次准教授と⼭本哲也准教授の対談も⾏う。
第８章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：臨床⼼理３「⼼理学における機械学習の応⽤：応⽤編 (仮）」担当：⼭本哲也（徳島⼤学准教授）

この回では、機械学習の⼿法を⼼理学全般に適⽤し、私たちの認知・感情・創造性を拡張するアプローチを紹介する。⾃⼰理解の促進や健康状態の調整、⽂学作品の考察やアート作品の⽣成まで、私たちの⼼の働きに寄与する機械学習の具体的な活⽤例を紹介していく。
※徳島⼤学での収録、担当講師による解説のほか、横⾕謙次准教授と⼭本哲也准教授の対談も⾏う。
第９章

データサイエンス専⾨レベル：⼼理学研究への応⽤：臨床⼼理４「N of 1 のサイエンス：単⼀事例研究の時系列分析（仮）」担当：⽵林由武（福島県⽴医科⼤学講師）
この回では 1 例の被験者に交互に 2 つ以上の治療を⾏う N of 1（単⼀事例研究）について説明する。N of 1 が治療計画や効果測定に優位性を持つ理由を解説し、反復測定で得られた時系列データを解析する⼿法やそこで得られる結果について解説する。
※福島医科⼤学をロケし、具体的な実践例を紹介する。(案)＜制作⽅針＞○放送⼤学のスタジオで収録。ただし第 7 回と第 8 回については、徳島⼤学での収録とする。
○講師が図表や VTR などを説明しながらの講義を基本的な演出とするが、適宜企画者（⾼橋）との対談を部分的に挿⼊し、基本的な知識を押さえたり疑問を深めたりすることで視聴者の理解を深める。
○著作権処理が必要（＝コストがかかる）資料や映像は、原則使⽤しない。
ロケ取材

ｃ．取材対象： 第 7 章・第 8 章については外部収録（徳島⼤学で 2 ⽇間）。他の回は放送⼤学のスタジオで収録する。そのほか 9 回で延べ 3 ⽇程度のロケを予定。

ｄ． 出演者など（※キャリアアップ支援認証制度を希望する場合は、担当講師及び客員教員発令の有無も記載）

講師

全員

客員教員発令予定・内諾済み

第１章

清⽔裕⼠先⽣（関⻄学院⼤学教授）「⼼理学統計法（ʼ２１）」主任講師

第２章

武藤拓之先⽣（京都⼤学特定助教）

第３章

難波修史先⽣（理化学研究所研究員）

第４章

⼩杉考司先⽣（専修⼤学教授）

第５章

紀ノ定保礼先⽣（静岡理⼯科⼤学准教授）「⼼理学統計法（ʼ２１）」分担講師

第６章

国⾥愛彦先⽣（専修⼤学教授）

第７章

横⾕謙次先⽣（徳島⼤学准教授）

第８章

⼭本哲也先⽣（徳島⼤学准教授）

第９章

⽵林由武先⽣（福島県⽴医科⼤学講師）

7)主体性の確保

番組全体の構成について、本学責任教員が関わることで、放送⼤学の主体性を担保する。
8)制作予定期間

契約締結日～令和 5 年 2 月 28 日

キャリアアップ支援認証制度のオンライン講座の映像として流用
9）演出上の特記事項

することを想定した製作
現時点では、第７章・第８章では、両講師の対談を予定

10）スポット制作希望(原則有り)

有11）字幕制作希望

有（※出演者は現時点の予定であり、変更の可能性がある。

別紙 6

出演予定者に内容等問い合わせを行うことは厳禁とする。
制作する番組・本数・概算所要経費
担当プロデューサー、ディレクター
足立制作部長1)番組名(グループ名)

数理・データサイエンス・AI
3)関係の深いコース
人間と文化コース
4)放送回数、期間、マルチ展開など

4 年 4０回

2）個別番組タイトル

データサイエンス専門レベル：
データ科学としての言語研究の可能性
5）番組尺、本数

４５分 × １本

キャリアアップ支援認証制度の講座としてインターネット配信公開講座により提供する。
（将来的にオンライン授業でコンテンツ活用する可能性については今後検討予定）
6)内容等
ａ．目的・ねらい

本企画提案は、情報処理学会データサイエンス教育委員会が策定したデータサイエンス・カリキュラ
ム標準（専門教育レベル）に準拠した教材を制作し、本学も含めた全国の大学・高専等の数理・データ
サイエンス・ＡＩ教育に対して貢献することを目的とする。
一昨年度、および昨年度、本学では、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを学修する教材を制作してきた。今回教材を制作する専門レベルは、応用基礎レベルの教育を終わった人々が、それぞれの領域でデータサイエンスを活用する専門家の入り口として学ぶ内容を含めるように企画した。それぞれの領域においてデータから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、ＡＩを活用し課題解決につなげる能力を育成すること、そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・ＡＩを応用するための視点と判断力を獲得することを学修目標とするものである。
なお、令和 4 年度において、本学は専門レベルの数理・データサイエンス・AI に関する教育コンテンツを制作するものとして文部科学省から予算措置を受けており、本教材はその予算を原資として制作する。
本提案は、人文学においてデータサイエンスが活用されている事例を紹介し、視聴者の興味を喚起しまた放送大学への関心も高めてもらえることを意図している。具体的には、言語研究においてデータ科
学を活用し、またデータの処理に多様な統計手法などを用いている研究者（研究室）の取り組みを取材しながら、データ科学が言語研究の可能性をいかに広げていけるかを探っていく。

ｂ．内容・構成

データ科学とは、データに基づく現象を理解することを目指す研究領域であり、「言語事実」（データ）に基づいて「言語の法則性」（現象）の解明を目指す言語学もデータ科学の仲間と言える。このデータ科学の世界では、入力から出力を導くモデルに多くの関心が集まる。特に数理モデルが重視され、モデルの例としては「y=mx+c」のような方程式を想像するとよいだろう。x を入力とし、ｍとｃをパラ

メーターにし、ｙという出力を得るというモデルで、言語研究の例でいえば、句点の位置や頻度などの数値データを判別分析して著者を推定したり、１文の平均的な長さなどのデータを回帰分析して、文章の読みやすさを自動評価したりする研究がある。こうした研究は、伝統的には計量言語学という領域でなされてきたが、近年では、計量テキスト分析、テキストマイニングなどの名前で呼ばれており、盛んに研究されている。分析モデルには、クラスター分析、主成分分析、判別分析のような多変量解析から、近年ではビッグデータを処理するためのディープラーニングまで、様々なモデルが用いられるようになっている。
具体的には、『データ科学×日本語教育』の著書もある早稲田大学の李在鎬教授の研究室と、生体反応をともなう実験による言語研究を行っている東北大学の木山幸子准教授の研究室を取材し、行われている研究の実際についてインタビューをし、また実験デモを撮影する。滝浦が聞き手となって、データの位置付けや、活用されている統計手法などについてトークを行う。
また、放送大学においても、滝浦ゼミでは多変量解析などを活用した修士論文、博士論文が提出されており、そうした実例についても言及し、放送大学（大学院）への関心も喚起できたらと思っている。
＜制作方針＞
・ 放送大学のスタジオで担当の講師が図表や資料などをもとに解説する。それぞれの回に、講師が研究者を訪ね実践例や研究についてインタビューする VTR をインサートする。
・ インターネット配信公開講座として展開する際の学習者の利便性を考慮し、1 回（45 分）を 3 パート～
4 パートに章立てして、部分的に切り出せるようにする。
・ 各回はなるべく独立性を高く設計して、学習者が取捨選択しやすくする。

・ 放送大学においてチェックをおこない、基本的な内容から始めるなど、わかりやすさを重視する。具体的な方針は次の通り。①ソフトウェア開発の基本的な知識以外の前提知識を用いないように設計する。
②具体例を使って、意義、有用性、応用を説明する。
ｃ．取材対象ロケ取材： 有り（２回）など

言語研究においてデータサイエンスを実践している研究者（２名を予定）を訪問する。
ｄ． 出演者など（※キャリアアップ支援認証制度を希望する場合は、担当講師及び客員教員発令の有無も記載）

早稲田大学 李在鎬教授（＋研究室スタッフ）
東北大学 木山幸子准教授（＋研究室スタッフ）
滝浦真人
7)主体性の確保責任教員である滝浦が全体の大枠を作りながら、李教授、木山准教授の研究室を訪問し、それぞれに実践されているデータ科学を用いた言語研究について理解を深めていく。また、滝浦自身の研究指導におけるデー
タ科学の利用例についても紹介していく。
8)制作予定期間

契約締結日～令和 5 年 2 月 28 日

9）演出上の特記事項無し

10）スポット制作希望(原則有り)

有11）字幕制作希望

有（※出演者は現時点の予定であり、変更の可能性がある。

別紙 7

出演予定者に内容等問い合わせを行うことは厳禁とする。
制作する番組・本数・概算所要経費
担当プロデューサー、ディレクター
足立制作部長1)番組名(グループ名)

2）個別番組タイトル

数理・データサイエンス・AI

データサイエンス専門レベル：3)関係の深いコース

コミュニケーション学への応用

情報コース・人間と文化コース
4)放送回数、期間、マルチ展開など

5）番組尺、本数

4 年 4０回

４５分 × １本

キャリアアップ支援認証制度の講座としてインターネット配信公開講座により提供する。
（将来的にオンライン授業でコンテンツ活用する可能性については今後検討予定）
6)内容等
ａ．目的・ねらい

本企画提案は、情報処理学会データサイエンス教育委員会が策定したデータサイエンス・カリキュラ
ム標準（専門教育レベル）に準拠した教材を制作し、本学も含めた全国の大学・高専等の数理・データ
サイエンス・ＡＩ教育に対して貢献することを目的とする。
一昨年度、および昨年度、本学では、応用基礎レベルの数理・データサイエンス・ＡＩを学修する教材を制作してきた。今回教材を制作する専門レベルは、応用基礎レベルの教育を終わった人々が、それぞれの領域でデータサイエンスを活用する専門家の入り口として学ぶ内容を含めるように企画した。それぞれの領域においてデータから意味を抽出し、現場にフィードバックする能力、ＡＩを活用し課題解決につなげる能力を育成すること、そして、自らの専門分野に数理・データサイエンス・ＡＩを応用するための視点と判断力を獲得することを学修目標とするものである。
なお、令和 4 年度において、本学は専門レベルの数理・データサイエンス・AI に関する教育コンテンツを制作するものとして文部科学省から予算措置を受けており、本教材はその予算を原資として制作する。
※数理・データサイエンス・AI 教材のレベルについて・リテラシーレベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラムに準拠。全ての大学・高専生が学ぶべきものとされており、数理・データサイエンス・AI を活用するための基礎的な素養を身に付けることを目指す。
・応用基礎レベル：数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム作成のモデルカリキュラムに準拠。リテラシーレベルを補完的・発展的に学び、データサイエンス、データエンジニアリング、AI の基本的な概念・手法・応用例を学ぶ。
・専門レベル：情報処理学会データサイエンス教育委員会策定のカリキュラム標準に準拠。応用基礎レベ
ルの学修を前提とし、自身の専門分野において数理・データサイエンス・AI を活用することができる
ようになることを目指す。AI 戦略における「応用基礎レベル」と「エキスパートレベル」の橋渡し的

なレベルに位置する。
ｂ．内容・構成

内容はデータサイエンス・カリキュラム標準（専門教育レベル）の「A：基礎数学と数理統計学」に該当する。
＜パート 1＞ 二群以上のグループを比較する。
複数のグループのコミュニケーションスタイルの比較を行う際に、どのような手法が用いられるのかを学ぶ（学習項目） t 検定、χ2 検定、分散分析、 多変量分散分析、共分散分析、多変量共分散分析、他＜パート 2＞ 変数間の関係を明らかにする
複数の変数間の関係を明らかにすることはコミュニケーションプロセスを解明する場合に必要となるが、その際にどのような手法が用いられるのかを学ぶ（学習項目）回帰分析、重回帰分析、パス分析、他＜パート 3＞ 尺度を作成する
コミュニケーションプロセスを解明する際に新しい尺度を作成する必要がある場合に、どのような手法が用いられるのかを学ぶ（学習項目）確定的因子分析、探索的因子分析、妥当性や信頼性の判断、他＜制作方針＞
・ 放送大学のスタジオで担当の講師が図表や資料などをもとに解説する。
・ インターネット配信公開講座として展開する際の学習者の利便性を考慮し、1 回（45 分）を 3 パートに章立てして、部分的に切り出せるようにする。
・ 各回はなるべく独立性を高く設計して、学習者が取捨選択しやすくする。
・ 放送大学においてチェックをおこない、基本的な内容から始めるなど、わかりやすさを重視する。具体的な方針は次の通り。①基礎数学と数理統計学の基本的な知識以外の前提知識を用いないように設計する。②具体例を使って研究でどのように使われているかを説明する。
ｃ．取材対象

ロケ取材：有り、またはスタジオで講義

検定や解析を実際に活用している現場をロケ取材する。
（名古屋もしくは幕張）
ｄ． 出演者など（※キャリアアップ支援認証制度を希望する場合は、担当講師及び客員教員発令の有無も記載）

高井二郎（名古屋大学大学院教授）【出演了承済み、担当講師・客員教授として発令】
7)主体性の確保

基礎数学と数理統計学の基本的な講義を含めることとで、量的手法を用いてコミュニケーション学分野の研究を行おうとしている学生や研究者にとって有益な知識を提供することを目指す。データ収集の方法とデータの分析方法、そこから読み取る事柄を講義し、数量的なデータをより適切に分析するための知識と技術を得られることを目指す。
9)制作予定期間

契約締結日～令和 5 年 2 月 28 日

10）演出上の特記事項無し

11）スポット制作希望(原則有り)

有12）字幕制作希望

有