放送大学の数理・データサイエンス・
AI講座
デ ジ タル 社 会 で 必 要とされる
デ ータサ イエン スや A I の 知 識・技 術 につい て、オンラインで い つでも学 べる公 開 講 座 で す 。

放送大学の数理・データサイエンス・
現代社会においては、
ビッグデータの収集・蓄積・分析やAIの活用によって、社会的な問題の解決や新たな価値の創造が期待されています。
そのためには、「 数理・データサイエンス・AI」に関する知識・技能が重要であると言われるようになってきました。
放送大学のインターネット配信公開講座では、数理・データサイエンス・AIについて、オンデマンドでお好きな時間に学修できます。

目 次▶ 放 送 大 学の講 座の特 徴

2▶ リテラシーレベル

3▶ 応 用 基 礎レベル

5

▶ モデルカリキュラムと講 座の対 応 表

6▶ 発 展・専 門

7▶ インターネット配 信 公 開 講 座の受講登録方法裏表紙▶ 教 育 機 関・企 業 等での団 体 受 講について

裏表紙

育成目標（2025年）

国の「AI戦略」における育成目標と放送大学の数理・
データサイエンス・
AI講座

エキス
パート

応用基礎

トップクラス育成
100人程度/年

2,000人/年
25万人/年高校の一部、高専・大学の 50％

50万人/年

大学・高専卒業者 全員
リテラシー

出典：内閣府政策統括官（科学技術・イノベーション担当）作成「AI戦略2019【概要】」
より

1100万人/年

高校卒業者 全員小中学生 全員

放送大学の数理・データサイエンス・
AI講座
発展・専門
様々な分野への数理・データサイ
エンス・AIの応用力の習得や、専門的知識の掘下げ

応用基礎レベル
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・
応用例の学習等

リテラシーレベル
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の習得等

AI講座
放送大学の講座の特徴
豪華な講師陣
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアムの拠点校を隙間時間に含め、多くの大学や企業から、数スマートフォン、
タブレット

15分からでも学べる

理・データサイエンス・AIを専門とする講師が参加しています。

からすぐに学べる修了者には認証状とデジタルバッジを発行します

リテラシーレベルと応用基礎レベルは、①各講座を修了した方には、認証状とデジタルバッジ（電子証明書）
を発行します。
②デジタルバッジは、国際的に認証されている技術を用いています。内部データとして講座の内容等が記載され、改ざんの有無も確認できます。

数理・データサイエンス・AI教育強化拠点※本講座は授業科目ではないため、放送大学では単位認定は行いません。

教育機関でのコンソーシアム策定のモデルカリキュラムに対応しています。
▶6ページ

あなたに合ったテーマだけを選んで授業利用や企業等での購入・受講ができる

研修に団体受講が受講前にレベル別のチェックテストを受けることで、あなたにおすすめのコンテンツを提案します。

おすすめです▶裏表紙

インターネット配信公開講座とは？
数理・データサイエンス・AI講座は、
インターネット配信公開講座として開講しています。
インターネット配信公開講座とは、
キャリアアップや生涯学習に役立つ講義をインターネットを通じて提供するものです。
インターネット配信●放送大学の学生以外の方も、どなたでも受講することができます。
公開講座について●講座はオンデマンドで、
いつでもどこでも自分のペースで受講することができます。
（本学ウェブサイト）●講座の開講期間中はいつでも受講を開始できます。
●キャリアアップ支援認証制度対応講座（有料）を修了するとPDFデータである認証状に加え、オープンバッジとよばれるデジタル証明書を獲得できます。
デジタルバッジはシステムからダウンロード、またはリンクを取得することで証明書として自分のブログやSNSで公開することができるほか、入試や就職の際の電子履歴書としての利用が期待される技術です。
●生涯学習支援番組として放送しているものの一部を公開講座として配信しており、無料で視聴いただける講座も多数あります。

代表的な構成のイメージ

一回（60分）

映像

（15分）

映像

（15分）

（5分）
小テスト

※無料講座には小テストはありません。

映像

（15分）
（5分）
小テスト

（5分）
小テスト

デジタルバッジの例

2

リテラシーレベル

各テーマ受講料: 1,000 円（放送大学の学生は100円）

リテラシーレベルでは、数理・データサイエンス・AIを日常生活や仕事等の場で使いこなすための基礎的な素養を身に付けること、
そして、学修した知識・技能をもとに、不安なく適切にAI等の恩恵を享受し、説明し、活用できるようになることを目指します。一から学んでみたいという方は、
まずリテラシーレベルの講座から受講することをお勧めします。

導入A

データサイエンス基礎から応用※英語版も開講中

データおよびデータサイエンスを学ぶ意義を理解し、社会調査法の基礎を学ぶと共に、多彩な話題に触れ、
そこで使われている課題と技術を学びます。
各 回 テーマ

1 データで社会を可視化する〜問題解決のためのデータサイエンスサイクル〜
2

画像処理とAI〜AIの歴史と実社会応用に向けた取り組み〜

3

画像処理とAI〜人間センシングを通してAIの持続的高度化を学ぶ〜

4 ビッグデータ利活用のためのプライバシー保護技術
5

社会調査法の基礎

6

社会におけるデータAIの利活用〜データマイニングの諸課題〜

7

AIによるデータサイエンスとシミュレーション

8 自動車へのデータサイエンスの応用〜クルマはビッグデータで走る〜

導入B

渡辺 美智子（立正大学教授）
長谷山 美紀（北海道大学副学長）
南 和宏（統計数理研究所教授）
北川 由紀彦（放送大学教授）
吉田 健一（筑波大学名誉教授）
倉橋 節也（筑波大学教授）
村田 忠彦（関西大学教授）
北村 章（大和大学教授）
青山 幹雄（元南山大学教授）
中谷 多哉子（放送大学教授）

数理・データサイエンス・AIリテラシー講座 導入

各 回 テーマ
1

社会で起きている変化１

2

社会で起きている変化２

3

社会で活用されているデータ

4 データ・AIの活用領域
5 データ・AI利活用のための技術１
6 データ・AI利活用のための技術２
7 データ・AI利活用の現場
8 データ・AI利活用の最新動向

各 回 テーマ
1

社会をデータでかたる

2

質的データを活用した問題解決

3

量的データを活用した問題解決

4 データのばらつき
5

相関分析

6

回帰予測

7 データ収集の方法

3

講座受講料: 8,000 円（放送大学の学生は800円）

担当講師
竹村 彰通（滋賀大学学長）
齋藤 邦彦（滋賀大学教授）
笛田 薫（滋賀大学教授）
久野 遼平（東京大学講師）
高野 渉（大阪大学特任教授）
宮西 吉久（信州大学准教授）
杉本 知之（滋賀大学教授）
市川 治（滋賀大学教授）
佐藤 智和（滋賀大学教授）
内田 誠一（九州大学副学長）

デジタル社会のデータリテラシー

デジタル社会の読み・書き・そろばんである『データ思考』
を育むデータリテラシーの内容を身の回りの社会の実例に沿って、分かり易く解説します。

8（放送大学の学生は800円）

担当講師

データ・AI が現代社会において活用され、様々な変化が生じています。
これらの実例を紹介し、データ・AI 利活用のための諸技術の概要と応用例を学びます。

基礎A

講座受講料: 8,000 円

確率に基づく判断※英語版も開講中

講座受講料: 8,000 円（放送大学の学生は800円）

担当講師
渡辺 美智子（立正大学教授）
小野 陽子（横浜市立大学准教授）
大橋 洸太郎（文教大学講師）
竹内 光悦（実践女子大学教授）
塩澤 友樹（椙山女学園大学講師）

（参考：数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム,『数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）
モデルカリキュラム〜 データ思考の涵養〜』,2020）
※「導入」
と
「基礎」
は各2講座があります。A、Bの片方でもモデルカリキュラムの
「導入」
「基礎」
の内容を網羅できますが、それぞれ担当講師によって工夫された内容になっています。

基礎B

数理・データサイエンス・AIリテラシー講座 基礎

データの特徴を読み解き、起きている事象の意味合いを理解できる能力(データリテラシー)の基礎を学びます。
各 回 テーマ

1 データを読む1

結論を導く作法

2 データを読む2

量的データの要約

3 データを読む3

2変量数のデータの相関関係

4 データを説明する1

質的データの分析とデータの信頼性

5 データを説明する2データの図表表現

6 データを説明する3データの比較と可視化

7 データを扱う1

EXCELでデータサイエンス！：基本操作編

8 データを扱う2

EXCELでデータサイエンス！：実践編

心得

山本 章博（京都大学教授）
林 和則（京都大学教授）
中野 直人（京都大学特定講師）
鹿島 久嗣（京都大学教授）
木村 真之（摂南大学准教授）
關戸 啓人（大阪成蹊大学准教授）
田村 寛（京都大学教授）

数理・データサイエンス・AIリテラシー講座 心得

各 回 テーマ
1

ELSI(Ethical,Legal and Social Issues)2

個人情報保護3 データ倫理:データのねつ造,改ざん,盗用,プライバシー保護

AI社会原則5 データバイアス・アルゴリズムバイアス
6

AIサービスの責任論

7

AI活用における負の事例

8

情報セキュリティ

選択（放送大学の学生は800円）

担当講師

データサイエンスを活用した社会で心得ておくべき、個人情報保護、倫理、バイアス、社会的影
響やリスク、情報セキュリティを学びます。

4

講座受講料: 8,000 円※英語版も開講中

講座受講料: 8,000 円（放送大学の学生は800円）

担当講師
村上 祐子(立教大学教授)
加藤 尚徳(㈱KDDI総合研究所 アナリスト)
森下 壮一郎(㈱サイバーエージェント エンジニア)
久木田 水生(名古屋大学准教授)
辰己 丈夫（放送大学教授）

Rで学ぶデータサイエンス-入門-

統計解析ツールRを使って実際にデータを扱い、分析しながら、
データサイエンスの分析手法の基
礎と基本的な考え方を習得します。
各 回 テーマ
1

統計解析ツールRの基本的な使い方

2 データ分析の基本
3

統計処理の初歩

4

回帰と分類と講座受講料：無料

担当講師【設計・制作】
浅井 紀久夫（放送大学教授）※この講座には、確認テスト機能と認証状・デジタルバッジの発行はありません。

※担当講師の所属・職名は講座開設当時のものです。
※英語版開講予定と記載のある講座については、英語字幕・確認テスト（英語）の準備を進めております。

4

応用基礎レベル

各テーマ受講料: 1,000 円

応用基礎レベルでは、リテラシーレベルからさらに補完的・発展的に学びます。
データから意味を抽出して現場にフィードバックする能力や、AIを活用して課題解決につなげる基礎能力を修得すること、自分の専門分野に数理・データサイエンス・AIを応用するための大局的な視点を獲得することを目指します。
リテラシーレベルからの次のステップとして受講することをお勧めします。
（参考：数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム,『数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）
モデルカリキュラム〜 AI×データ活用の実践〜』,2021）

データサイエンス基礎
データ駆動型社会においてデータサイエンスを学ぶ意義、
データ分析、可視化の手法を理解することを目標とします。
各 回 テーマ

1 データ駆動型社会とデータサイエンス
2

数学基礎1

〜関数と微分・積分〜

3

数学基礎2

〜データと確率分布〜

4

数学基礎3

〜ベクトルと行列〜

5

分析設計

6 データ観察7 データ分析講座受講料: 9,000 円

担当講師
竹村 彰通（滋賀大学学長）
島田 尚（東京大学准教授）
關戸 啓人（大阪成蹊大学准教授）
和泉 志津恵（滋賀大学教授）
清 智也（東京大学教授）
姫野 哲人（滋賀大学准教授）
椎名 洋（滋賀大学教授）
川井 明（滋賀大学准教授）

8 データ可視化
9 アルゴリズム

データエンジニアリング基礎
データを収集・処理・蓄積するための技術の概要、
コンピュータでデータを扱うためのデータ表
現の基礎を理解することを目標とします。
各 回 テーマ

1 ビッグデータとデータエンジニアリング
2 データ表現3 データ収集
4 データベース

講座受講料: 7,000 円

担当講師
齋藤 邦彦（滋賀大学教授）
梅津 高朗（滋賀大学准教授）
杉山 一成（大阪成蹊大学准教授）
辰己 丈夫（放送大学教授）
川井 明（滋賀大学准教授）

5 データ加工6

ITセキュリティ

7 プログラミング基礎

AI基礎
AIの歴史や社会での活用における留意点、機械学習や深層学習等の基本的な概念を理解し、AI技術を活用して課題解決につなげることができるようになることを目標とします。
各 回 テーマ

5

1

AIの歴史と応用分野

6

予測・判断

2

AIと社会

7

言語・知識

3

機械学習の基礎と展望

8

身体・運動

4

深層学習の基礎と展望

9

AIの構築・運用

5

認識※担当講師の所属・職名は講座開設当時のものです。

講座受講料: 9,000 円

担当講師
西田 豊明（福知山公立大学教授）
松原 繁夫（大阪大学特任教授）
松井 秀俊（滋賀大学教授）
内田 誠一（九州大学副学長）
飯山 将晃（滋賀大学教授）
岩山 幸治（滋賀大学准教授）
市川 治（滋賀大学教授）
高野 渉（大阪大学特任教授）

モデルカリキュラムと放送大学講座の対応表
リテラシーレベルモデルカリキュラム上の分類

1．社会における
データ・AI利活用（導入）

2．
データリテラシー（基礎）
3．
データ・AI利活用における留意事項（心得）

4．
オプション
（選択）

学修内容

1-1．社会で起きている変化

社会で起きている変化を知り、数理・データサイエンス・AIを学ぶ
ことの意義を理解する
AIを活用したあたらしいビジネス/サービスを知る

1-2．社会で活用されているデータ

どんなデータが集められ、どう活用されているかを知る

1-3．
データ・AIの活用領域

さまざまな領域でデータ・AIが活用されていることを知る

1-4．
データ・AI利活用のための技術

データ・AIを活用するために使われている技術の概要を知る

1-5．
データ・AI利活用の現場

データ・AIを活用することによって、どのような価値が生まれているかを知る

1-6．
データ・AI利活用の最新動向

データ・AI利活用における最新動向（ビジネスモデル、
テクノロジー）を知る

2-1．
データを読む

データを適切に読み解く力を養う

2-2．
データを説明する

データを適切に説明する力を養う

2-3．
データを扱うデータを扱うための力を養う

3-1．
データ・AIを扱う上での留意事項

データ・AIを利活用するうえで知っておくべきこと

3-2．
データを守る上での留意事項

データを守る上で知っておくべきこと

4-1．統計および数理基礎

数学基礎および統計基礎を学ぶ

4-2．
アルゴリズム基礎

アルゴリズム基礎を学ぶ

4-3．
データ構造とプログラミング基礎

データ構造とプログラミング基礎を学ぶ

4-4．時系列データ解析

時系列データ解析の概要を知る

4-5．
テキスト解析

自然言語処理の概要を知る

4-6．画像処理

画像解析の概要を知る

4-7．
データハンドリング

大規模データをハンドリングする力を養う

4-8．
データ活用実践（教師あり学習）

データ利活用プロセス（教師あり学習）を体験し、データを使って考える力を養う

4-9．
データ活用実践（教師なし学習）

データ利活用プロセス（教師なし学習）を体験し、データを使って考える力を養う

放送大学の開設講座「データサイエンス
基礎から応用」「数理・データサイエンス・
AIリテラシー講座 導入」「デジタル社会のデータリテラシー」「数理・データサイエンス・
AIリテラシー講座 基礎」「数理・データサイエンス・
AIリテラシー講座 心得」※「Rで学ぶデータサイ
エンス-入門-」では、統計解析ツールRを使って実 際にデータを扱
い、分析しながら、デー
タサイエンスの分析手法の基 礎と基 本 的な考え方を習得します。

参考：数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム,『数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）
モデルカリキュラム〜 データ思考の涵養〜』,2020

応用基礎レベル
モデルカリキュラム上の分類

1.データサイエンス
基礎

2.データエンジニアリング
基礎

3.AI基礎

学修内容

1-1.データ駆動型社会とデータサイエンス

データ駆動型社会とデータサイエンスの関連性について学ぶ

1-2.分析設計

データ分析の進め方およびデータ分析の設計方法を学ぶ

1-3.データ観察

収集データの観察方法を学ぶ

1-4.データ分析

典型的なデータ分析手法を学ぶ

1-5.データ可視化

典型的なデータ可視化手法を学ぶ

1-6.数学基礎

データ・AI利活用に必要な確率統計、線形代数、微分積分の基礎を学ぶ

1-7.アルゴリズム

データ・AI利活用に必要なアルゴリズムの基礎を学ぶ

2-1.ビッグデータとデータエンジニアリング

ICT（情報通信技術）の進展とビッグデータについて学ぶ

2-2.データ表現

コンピュータでデータを扱うためのデータ表現の基礎を学ぶ

2-3.データ収集

Webサイトやエッジデバイスからのデータ収集方法を学ぶ

2-4.データベース

データベースからのデータ抽出方法を学ぶ

2-5.データ加工

収集したデータの加工方法を学ぶ

2-6.ITセキュリティ

データ・AI利活用に必要なITセキュリティの基礎を学ぶ

2-7.プログラミング基礎

データ・AI利活用に必要なプログラミングの基礎を学ぶ

3-1.AIの歴史と応用分野

AIの歴史と活用領域の広がりについて学ぶ

3-2.AIと社会

AIが社会に受け入れられるために考慮すべきことについて学ぶ

3-3.機械学習の基礎と展望

機械学習の基本的な概念と手法について学ぶ

3-4.深層学習の基礎と展望

実社会で進む深層学習の応用と革新について学ぶ

3-5.認識

人間の知的活動（認識）とAI技術について学ぶ

3-6.予測・判断

人間の知的活動（予測・判断）とAI技術について学ぶ

3-7.言語・知識

人間の知的活動（言語・知識）とAI技術について学ぶ

3-8.身体・運動

人間の知的活動（身体・運動）とAI技術について学ぶ

3-9.AIの構築と運用

AIの構築と運用について学ぶ

放送大学の開設講座「数理・データサイエンス・
AI応用基礎講座
データサイエンス基礎」「数理・データサイエンス・
AI応用基礎講座
データエンジニアリング基礎」「数理・データサイエンス・
AI応用基礎講座
AI基礎」

参考：数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム,『数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム〜 AI×データ活用の実践〜』
,2021

6

発 展・専 門

各テーマ受講料: 2,000 円

発展・専門は、様々な分野や観点についてより深く学ぶことができる講座です。
リテラシーレベルや応用基礎レベルの学修を終えて、
もっと掘り下げて学んでみたいと思った方にお勧めします。

統計的因果推論の考え方と技術
因果関係の確立は、ほぼすべての研究あるいは業務の目的と言っても過言ではないでしょう。統計を学ぶと、因果関係と相関関係は違うという注意がなされます。
データサイエンスをより深く理解し、それを実践するために不可欠な、因果関係を確立するための正しい考え方とそれを活用するための技術を学びます。
各 回 テーマ
1

統計的因果推論とは

2

統計的データ解析の諸側面

3

統計的因果推論の枠組み

4

処置のランダム化と効果の推定

5

統計スコアの定義と性質

講座受講料:
16,000 円

担当講師
岩崎 学（統計数理研究所特任教授）

6 マッチングの方法とその利用
7

層化解析法と重み付け法

8 ノンコンプライアンスと操作変数法

ニューラルネットワーク概論
現代AIの基盤を支えるニューラルネットワーク（深層学習）技術の基礎を学びます。
ニューラルネットワーク
は生物の情報処理様式からヒントを得た計算技術です。
ここでは、ニューラルネットワークを構成する要素
からはじめて、現代の画像処理技術の中心を担っている深層学習を学んで行きます。
各 回 テーマ

1 ニューラルネットワークへの基本概念
2

多層化ニューラルネットワークへの挑戦

3

深層学習へのアプローチ（1）

4

深層学習へのアプローチ（2）

講座受講料:
8,000 円担当講師
庄野 逸（電気通信大学教授）

機械学習概論
機械学習は数学や計算機科学、脳科学といった分野の知識を結集した研究分野です。
この講義では、機械学習の基本的な手法や学習能力を向上させるための基本技術を理解することを目指します。
各 回 テーマ
1

機械学習の歴史と要素技術

2回帰問題とモデル選択

3

正則化と交差検証

4 スパースモデリング

7

5

識別と確率1

6

識別と確率2

7

ベイズモデリング8

次元圧縮とクラスタリング

講座受講料:
16,000 円
担当講師
赤穂 昭太郎（産業技術総合研究所
上級主任研究員）

AIプロデューサー〜人とAIの連携〜

AIに携わる人材の育成は、日本における喫緊の課題となっています。
その中で求められる新しい人材が、AIの技術の可能性を探る工学的視点と、技術を業務にどう役立てるかという経営学的視点を兼ね備え、人との連携が容易なAIシステムを設計し、提言していく「AIプロデューサー」
です。
この講義では、実践事
例を交えながら、AIプロデューサーの役割とＡＩの有効活用について考えます。
各 回 テーマ
1

AIプロデューサーとは？

2製造業とAI

3

社会インフラとAI

4

サービス業とAIロボット

5

教育とAIロボット

6

観光とAI

7

間接業務とAI

講座受講料:
16,000 円

担当講師
山口 高平（慶應義塾大学教授）
中谷 多哉子（放送大学教授）

8 グループ討論とAI

データサイエンス革命
データサイエンスが仕事や社会を変えようとしています。
データサイエンスには、単にデータを分析することだけではなく、社会の価値に結びつけることまでが要求されています。
そのため、課題解決に至る道筋を描く力も必要です。専門家による講演を通してデータサイエンスを概観します。
各 回 テーマ

1 データサイエンスことはじめ
2 データサイエンスをいかす
3

経営における人工知能とデータサイエンス

4 マーケティングとデータサイエンス
5

統計学の現代的役割とデータサイエンス

講座受講料:

無料担当講師
和泉 志津恵（滋賀大学教授）
松井 秀俊（滋賀大学教授）
倉橋 節也（筑波大学教授）
佐藤 忠彦（筑波大学教授）
中野 純司（統計数理研究所教授）
南 和宏（統計数理研究所教授）

6 ビッグデータのプライバシー保護技術※この講座には、確認テスト機能と認証状・デジタルバッジの発行はありません。

最新情報は
こちら

※担当講師の所属・職名は講座開設当時のものです。

8

発 展・専 門

各テーマ受講料: 2,000 円※担当講師の所属・職名は収録当時のものです。

ソフトウェア開発への応用
ソフトウェア開発プロセスを概観し、ソフトウェア開発に係るデータの可視化、測定と分析の方法について学びます。
また、機械学習のための知識とスキルについても理解し、より高品質なソフトウェア開発ができることを目指します。
各 回 テーマ

1 ソフトウェア開発における測定と分析
2 データ分析・品質予測の技法と統計手法
3 ソフトウェアの品質改善講座受講料:
16,000 円

担当講師
小笠原 秀人（千葉工業大学教授）
片峯 恵一（九州工業大学准教授）
阿萬 裕久（愛媛大学特任教授）

4 レビューの測定と分析
5 テストの測定と分析
6

個人とチームの能力向上− PSP／TSP −7 ソフトウェア開発における機械学習の利用（1）− Fault-Prone 分析 −8 ソフトウェア開発における機械学習の利用（2）− リポジトリマイニング −多変量データ分析実践の基礎
データ分析の事例を紹介しながら統計学における様々な分析手法を学びます。住宅市場、家計調査等幅広いデータを用いて学習を進めていきます。
各 回 テーマ
1重回帰分析

2 クロス表と決定木分析
3 クラスター分析
4

主成分分析

5

時系列分析

講座受講料:
10,000 円

担当講師
渡辺 美智子(立正大学教授）
藤井 良宜（宮崎大学教授）
菅 由紀子（株式会社Rejoui代表取締役）
朝日 弓未（東京理科大学教授）
黒田 正博（岡山理科大学教授）

リハビリテーション科学のDX
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計測と解析手法について学びます。
各 回 テーマ1

機器による計測・評価

2

人間による計測・評価

3

課題と将来の方向性

講座受講料:
6,000 円担当講師
片桐 祥雅（東京大学大学院上席研究員）
塩田 清二（湘南医療大学教授）
今井 絵美子（神戸総合医療専門学校
言語聴覚士科副学科長）
川原 靖弘（放送大学准教授）

データ科学としての言語研究の可能性
私たちは言葉を使って考え、人とやりとりしています。
そうした言葉の側面に光を当てる言語研究でも、
データサ
イエンスが活躍しています。人が書いた文章をデータとして解析するテキスト研究の成果と、意識化される以前の脳の働きを捉える神経言語学の方法を紹介し、言語研究におけるデータサイエンスの可能性を探ります。
各 回 テーマ

1 データ科学としての言語研究の可能性

9

講座受講料:
2,000 円担当講師
李 在鎬（早稲田大学教授）
木山 幸子（東北大学准教授）
滝浦 真人（放送大学教授）

地理空間情報とデータサイエンス
地理空間情報のデータ分析について、基礎的な統計分析からAIや機械学習の活用まで、さまざまな分析、解析の手法を学習します。実際のデータや活用事例を紹介しながら学びを進めます。
各 回 テーマ
1

地理空間情報の基礎と可視化

2

地理空間情報の統計分析

3

地理空間情報とビッグデータ活用

4

地理空間情報と AI・機械学習の活用

講座受講料:
8,000 円担当講師
山田 育穂（東京大学教授）
沖 拓弥（東京工業大学准教授）

心理学研究への応用
データサイエンスや AI 分野の影響は、心理学にも届いており、機械学習や統計モデリングといった数理的手法を用いて新たな知見を生み出しています。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について学びます。
各 回 テーマ
1

心理学に数理・データサイエンス・AIがいかに活用されるか

2

人の情報処理過程をモデル化する

3

表情運動を分析する

4

社会心理学のモデリングアプローチ

5

歩行者や自動車ドライバーの認知・行動プロセスの理解

6

臨床心理学とデータサイエンス

7

心理情報学：基礎編

8

心理情報学：応用編

9

N of 1 のデータサイエンス：シングルケースデザイン

講座受講料:
18,000 円

担当講師
清水 裕士（関西学院大学教授）
武藤 拓之（大阪公立大学准教授）
難波 修史（広島大学准教授）
小杉 考司（専修大学教授）
紀ノ定 保礼（静岡理工科大学准教授）
国里 愛彦（専修大学教授）
横谷 謙次（徳島大学准教授）
山本 哲也（徳島大学准教授）
竹林 由武（福島県立医科大学講師）

企業経営における実際
マーケティング分野、経営分析でのデータサイエンスの活用を理解するために、様々なビジネスへの応用
事例を解説します。
これによって、現代にいたる情報利用の変遷と共にビジネスにおけるデータの重要性を学びます。
各 回 テーマ
1

企業のデータ活用と求められる人材

2

消費者理解のためのデータ活用

3

機械学習のマーケティング応用

4

営業活動におけるデータサイエンス

講座受講料:
8,000 円担当講師
北中 英明（拓殖大学教授）
柿原 正郎（東京理科大学教授）
生田目 崇（中央大学教授）
佐々木 宏（立教大学教授）

コミュニケーション学への応用
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う際に多く用いられる尺度作成、仮説検定、分析手法などを紹介しながら、
コミュニケーション学で用いられるデータサイエンスの手法について学びます。
各 回 テーマ

1 コミュニケーション学への応用

講座受講料:
2,000 円担当講師
高井 次郎（名古屋大学大学教授）10インターネット配信公開講座の受講登録方法
登 録 から受 講まで の 流 れ
受 講 し たい
講座を登録

専用サイト
から会員登録有料講座（キャリアアップ認証制度対応講座）
講座ごとに指定された確認テスト等に合格する

動画視聴

無料講座

修了すると、認証状・デジタルバッジ発行

動画視聴

会員登録の流れ1

右にQRコードへアクセスし、専用サイト右上のログインボタンを押します。
（スマホは右上▼マークを押します。
）

2

会員登録へ進み、利用規約を確認後、メールアドレスを入力して仮登録します。
会員登録は無料です。

3

登録したメールアドレスに送信されるメールを開き、アカウントの本登録を行います。

4

会員登録が完了したら、再度「放送大学インターネット配信公開講座」
ログインページへアクセスしてログインします。

5

受講したい講座を選んで受講登録ボタンを押すと視聴開始できます。

※有料講座の受講料の支払方法は、
クレジットカード払い、
コンビニ払い、Pay-easyからお選びいただけます。最低購入金額がありますので詳細はウェブサイトでご確認ください。

教 育機関・企 業等での団体受講について

一 括 申 込 み・請 求 書 払 い

具 体 的な 利 用 の イメージ
●大学等の授業において本講座を教材としてご利用いただけます。
本講座を利用した学修を授業に計画的に組み込み、教員による指導や試験等での成績評価を行うことにより、単位認定していただくことも可能です。
その他、授業科目の副教材や自習用教材など、様々な形で柔軟にご利用いただけます。

●企業等における職員研修向けのeラーニング教材としてもご利用いただけます。
●管理者アカウントのご用意が可能です。
※本講座は公開講座として開講するため、放送大学では単位認定は行いません。

団 体 受 講 向 け 特 別 パッケージ【リテラシーレ ベ ル・応 用 基 礎レ ベ ル 】●リテラシーレベルと応用基礎レベルの講座には、団体受講向けの特別パッケージをご用意しています。
（ 発展・専門については個人受講の場合と同じです。）

リテラシーレ ベ ル

5講座セットで受講者40人まで

200,000円●団体が指定した組合せの講座を修了したことを証明するデジタル
バッジも発行します。

応 用 基 礎レ ベ ル

3講座セットで受講者40人まで※40人を超える場合は、超える人数１人につき5,000円を加算します。

開講期間

円

※40人を超える場合は、超える人数１人につき12,500円を加算します。

開講期間６か月間（①４月〜９月、②９月〜２月）※開講期間の途中からでも、随時利用を開始することができます。

500,000

６か月間（①４月〜９月、②９月〜２月）※開講期間の途中からでも、随時利用を開始することができます。

●ご利用人数に満たない場合も、通常料金で団体申込（請求書払い）
いただけます。

団 体 受 講 にてご 利 用 い ただ い た 団 体 の 紹 介（ 一 部 ）申込方法
団体受講をお考えの方は、右記問い合わせ先までご連絡ください。
※申込み後、受講開始までに少しお時間がかかる場合がございますので、余裕を持ってお問い合わせください。

団体受講の問合せ先

ds-support@ouj.ac.jp

放送大学本部／〒261-8586 千葉市美浜区若葉2-11
TEL 043-276-5111（総合受付）
放送大学は放送大学学園（文部科学省・総務省所管）に
データサイエンス特設webサイトでは講義のサンプル動画をご視聴いただけます。 よって設置された正規の大学です。
2024年4月発行