様式２

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違しない（リテラシーレベル） プログラムを構成する科目から４科目８単位以上修得すること。
（応用基礎レベル） プログラムを構成する科目から８科目１６単位以上修得すること。
なお，教養教育科目…2科目4単位以上 専門教育科目（データサイエンス実践演習科目を除く）…3科目6単位以上修得することが必要。
（実践活用レベル）応用基礎レベルの修了要件を満たすことに加え，「データサイエンス実践演習科目」を３科目６単位以上修得すること。
なお，教養教育科目以外の各学部において開講している専門教育科目について，他学部履修制度を利用することにより，他学部の学生も履修可能である。
③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」の内容を含む授業科目
単位数 必修
単位数 必修
授業科目
開講状況 1-1 1-6
開講状況 1-1 1-6
授業科目
情報処理
全学開講 ○
2 ○ 全学開講 ○ ○ データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎 2
応用情報処理全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○ 都市・交通情報通信
22コンピュータの話
全学開講 ○ ○ 科学技術への扉-B
全学開講 ○ ○2
2
脳科学入門
全学開講 ○
全学開講 ○
データサイエンスの世界
2
1
ネットワークリテラシー
全学開講 ○
全学開講
データサイエンス入門
2○
2
全学開講 ○
社会データサイエンス入門
工学概論／情報
全学開講 ○
2
2
デジタルコンテンツ
全学開講
2○④「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」の内容を含む授業科目
単位数 必修
単位数 必修
開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
開講状況 1-2 1-3
情報処理
全学開講 ○ ○2 ○ 全学開講 ○ ○ 工学概論／情報
2
全学開講 ○ ○応用情報処理全学開講
ヒューマンコンピュータインタラクション
2○ ○2
コンピュータの話
全学開講 ○ ○ 生体情報処理
全学開講 ○ ○2
2
地域の経済と社会・文化
全学開講 ○ ○ 通信システム
全学開講 ○ ○2
2
社会と情報の数理
全学開講 ○ ○全学開講
2○ センサ工学2
ネットワークリテラシー
全学開講 ○
海洋物理学
全学開講 ○ ○2
2
環境保健学
全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○ 地球情報学
1
2
公衆衛生学
全学開講 ○ ○全学開講 ○ ○ 地質学実験
1
2
医療薬剤学
全学開講 ○ ○ 都市・交通情報通信
全学開講 ○ ○2
2
全学開講 ○ ○デジタルコンテンツ
全学開講 ○ ○ 地域看護方法論Ⅰ
2
2
デザインのためのデータ活用実習
全学開講
全学開講
科学技術への扉-B
2
○ ○
2
○

1

授業科目
データサイエンスの世界
データサイエンス入門
導入Ⅱ-F
デザインマネジメント概論
デザインプロジェクトB（クラフトデザイン）

単位数

1
2
2
2
2
デザインプロジェクトE（トランスポートデザイン） 2
デザイン展開（ビジュアルデザイン実習）
2

必修

開講状況
全学開講
全学開講
全学開講
全学開講
全学開講
全学開講
全学開講

1-2

単位数 必修
授業科目
開講状況
全学開講
○ 行動・社会文化入門
2
全学開講○ 社会データサイエンス入門
2
全学開講○ コミュニケーションデザイン概論
2
全学開講○ デザインプロジェクトA（デザインマネジメント） 2
全学開講○ デザインプロジェクトD（ビジュアルデザイン） 2
全学開講○ デザイン展開（プロダクトデザイン実習）
2
全学開講○ 文化政策論演習
2

1-3

1-2

1-3

○
○
○
○
○
○
○

⑤「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」の内容を含む授業科目
単位数 必修
単位数 必修
開講状況 1-4 1-5
授業科目
開講状況 1-4 1-5
授業科目
情報処理
全学開講 ○
2 ○ 全学開講 ○ ○ コンピュータグラフィックス
2
応用情報処理全学開講 ○ ○ 工学概論／情報
全学開講
2
2
○
コンピュータの話
全学開講 ○ ○ ヒューマンコンピュータインタラクション
全学開講
2
2
○
地域の経済と社会・文化
全学開講 ○ ○ ブレインコンピューティング
全学開講
2
2
○
社会と情報の数理
通信システム
全学開講
全学開講
2
○ ○
2
○
人文地理学フィールド演習
センサ工学
全学開講
全学開講 ○
2
2○
地理情報科学(GIS)実習
全学開講 ○
データサイエンスⅡ／多変量解析
全学開講 ○
2
2
経営システム‐Ａ
全学開講 ○ ○ 地球情報学
全学開講 ○ ○2
2
全学開講 ○ ○ 地質学実験
全学開講 ○
経営システム‐Ｂ2
2
全学開講 ○ ○ 地球計算機実習
全学開講 ○
情報システム論‐Ａ
2
2
全学開講 ○
全学開講 ○
気水圏情報処理論
情報数理特論Ｂ
2
2
全学開講
全学開講
社会医学実習1○ 都市・交通情報通信
2
○
全学開講
全学開講
環境保健学
1
○ 測量学及び実習
2○
全学開講
全学開講 ○ ○臨床薬理・EBMと医療
1○ 都市と交通の基礎理論
2
全学開講
全学開講
医学統計
1
○ 防災と情報2○
全学開講
全学開講 ○
マーケティング論-A
物理系実習(物理化学Ⅰ)
1
2
○
全学開講
全学開講 ○
マーケティング論-B
デジタルコンテンツ
22○
科学技術への扉-B
全学開講 ○
全学開講 ○
CG基礎演習
2
2
全学開講
全学開講
データサイエンスの世界
1○ 行動・社会文化入門
2○
全学開講
全学開講 ○
データサイエンス入門
2○ 社会データサイエンス入門
2
全学開講 ○
導入I-C
2

2

⑥「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」の内容を含む授業科目
単位数 必修
単位数 必修
授業科目
開講状況 3-1 3-2
授業科目
開講状況 3-1 3-2
情報処理
全学開講 ○
2 ○ 全学開講 ○ ○ 科学技術への扉-B
2
コンピュータの話
全学開講 ○ ○ データサイエンスの実践
全学開講 ○
2
1
全学開講 ○ ○ データサイエンス入門
ネットワークリテラシー
全学開講 ○
2
2
経営システム-B
全学開講 ○
全学開講 ○
2
社会データサイエンス入門
2
生命倫理学
全学開講 ○
1
デジタルコンテンツ
全学開講 ○ ○2
情報倫理
全学開講 ○ ○2⑦「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」の内容を含む授業科目
単位数 必修
単位数 必修授業科目
授業科目
開講状況 2-1 2-2 2-3
開講状況 2-1 2-2 2-3
全学開講
全学開講 ○
情報処理
計測工学演習2 ○○ ○ ○1
全学開講 ○ ○ ○ 芸文基礎演習D
全学開講 ○
応用情報処理22
全学開講
デザインのためのデータ活用実習
社会文化演習全学開講 ○
42○
全学開講
社会学フィールド演習
全学開講 ○
2○ CG入門演習（3D）
2○
全学開講 ○
社会調査法
人間工学概論全学開講 ○
2
2
全学開講 ○
心理学演習
全学開講 ○
データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎 2
2
全学開講 ○
心理学実験Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ
全学開講
2○ データサイエンスⅡ／多変量解析
2
全学開講 ○
心理学統計法全学開講 ○
データサイエンスⅠ／確率統計
2
2
全学開講 ○
全学開講 ○
社会調査法
調査データ解析2
2
全学開講 ○
オペレーションズ・リサーチ-A
社会心理学調査法
全学開講 ○
2
2
全学開講 ○ ○全学開講
経済情報処理2○ ○ オペレーションズ・リサーチ-B
2
特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論 2
全学開講
計量経済学A
全学開講 ○
2○
全学開講
社会医学実習全学開講 ○
特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ 2
1○
全学開講
全学開講 ○
統計学
特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅱ 2
2○
データ解析概論
医学統計
全学開講
全学開講
2
○
○
1
○
データサイエンスの実践
全学開講 ○ ○データサイエンス入門
全学開講 ○
1
2
社会データサイエンス入門
全学開講 ○
2

3

⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目
統計学(1)
統計学(2)
臨床薬理・ＥＢＭと医療
社会調査法(c)
情報数理特論Ｂ
測量学及び実習
海洋物理学
心理学研究法Ⅰ
心理学研究法Ⅱ
社会調査法
社会心理学調査法
特別支援教育研究法
対人保健学
データ解析概論
計測工学演習環境測定と誤差
環境物理学実験
基本統計
基礎数学
経営学と経済学で出る数学
統計学‐Ａ
統計学‐Ｂ
微分積分学Ⅰ
微分積分学Ⅱ
応用数学基礎
線形代数学
解析学Ａ
解析学B
線形代数学Ａ
線形代数学Ｂ
解析学Ⅲ
解析学Ⅳ
確率論

選択項目
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎

授業科目
自然と情報の数理助産学ゼミナール
フーリエ解析
解析学－Ａ
解析学－Ｂ
微分積分Ⅰ－Ａ
微分積分Ⅰ－Ｂ
微分積分Ⅰ－Ｃ
微分積分Ⅰ－Ｄ
微分積分Ⅰ－Ｅ
線形代数Ⅰ－Ａ
線形代数Ⅰ－Ｂ
線形代数Ⅰ－Ｃ
線形代数Ⅰ－Ｄ
線形代数Ⅰ－Ｅ
計算機アーキテクチャ
情報理論
知的システム
データサイエンスⅡ
ディジタル電子回路
電気電子計測工学
人工知能
論理情報回路
基礎センサ工学
デジタル信号処理
音情報学
情報セキュリティ
情報ネットワーク
計測工学
システム工学
マルチメディア工学
微分積分
線形代数II

4

選択項目
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎

授業科目
情報数理特論Ａ
物理数学Ａ
物理実験学
疫学・保健統計
微分積分Ⅰ（A）
微分積分Ⅰ（B）
微分積分Ⅱ
線形代数Ⅱ
線形代数Ⅰ（B）
データサイエンスⅠ
熱・波動
線形代数演習データサイエンスI／確率統計
応用数学
組込みシステム
生体情報処理通信システム
センサ工学
コンピュータの話
離散数学
数値解析
パターン認識応用情報処理
線形代数I
情報処理
プログラミング基礎／電気電子
プログラミング基礎／機械
プログラミング応用Ａ
プログラミング実習Ａ
プログラミング実習Ｂ
プログラミング基礎／知能情報
プログラミング応用Ｂ
プログラミング基礎演習
プログラミング演習

授業科目

選択項目
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎

構造力学基礎
自然現象のモデル化とその解析
心理学統計法
発達科学概論
教育心理学実験
心理学研究法
心理学実験法心理統計学
発達福祉統計学
スポーツ動作分析法
バイオメカニクス
経営数学-A
経営数学-B
オペレーションズ・リサーチ-A
オペレーションズ・リサーチ-B
経営モデル分析
線形代数Ⅰ（A）
生体計測工学
マルチメディアシステム
マルチメディアシステム演習
情報集中演習アルゴリズムとデータ構造
知能情報工学実験Ａ
デジタルコンテンツ演習
4‐3データ構造とプログラミング基礎 プログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎 プログラミングⅠ
4‐3データ構造とプログラミング基礎 プログラミング実習
4‐3データ構造とプログラミング基礎 プログラミング基礎／生命
4‐3データ構造とプログラミング基礎 プログラミング基礎／応用化学
4‐3データ構造とプログラミング基礎 オブジェクト指向
4‐3データ構造とプログラミング基礎 ソフトウェア工学
4‐3データ構造とプログラミング基礎 データベース論
4‐3データ構造とプログラミング基礎 Web演習Ⅱ
4‐3データ構造とプログラミング基礎 地球計算機実習

5

選択項目
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4-1統計および数理基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐2アルゴリズム基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎
4‐3データ構造とプログラミング基礎

4‐4時系列データ解析

授業科目
都市と交通の基礎理論
統計学
医療統計学
医療系実習(薬剤学)
知能情報工学実験Ｂ
計算材料学II
機械学習
最先端医療と看護
知能情報工学実験Ｃ
コンピュータグラフィックス
微分積分演習
地球情報学
地質学実験
社会医学実習
医学統計
線形代数
計量経済学‐Ａ
計量経済学‐Ｂ
研究医養成プログラム
生体制御学実験Ⅱ
生物圏環境科学実験Ⅰ
生物圏環境科学実験Ⅱ
生物圏環境科学実験Ⅲ
物理系実習(物理化学Ⅰ)
基礎生化学
進化生態学
物理学実験Ａ
物理学実験Ｂ
物理学実験Ｃ
物理化学実験
データサイエンスIII／ビッグデータ解析基礎
データサイエンスII／多変量解析
医療薬剤学
ヘルスケアシステム論

選択項目
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐5テキスト解析
4‐5テキスト解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング

授業科目
気水圏情報処理論
特殊講義 データサイエンス基礎論
地球電磁気学
雪氷学
構造・材料実験
自然言語処理研究室配属
生体構造学実験Ⅰ
生体構造学実験Ⅱ
都市・交通情報通信
図形情報演習画像処理工学
無機分析化学実験
生体制御学実験Ⅰ

生命情報科学
環境化学計測
植物生態学
大気物理学
環境物理学
合成化学
総合薬学演習製薬企業と創薬
生命工学実験Ⅲ
地球内部物理学
材料デザイン工学実験Ａ
材料デザイン工学実験Ｂ
材料デザイン工学実験Ｃ
材料デザイン工学実験Ｄ
工学基礎実験
4‐8データ活用実践（教師あり学習） 経営システム‐Ａ
4‐8データ活用実践（教師あり学習） 経営システム‐Ｂ
4‐8データ活用実践（教師あり学習） 情報システム論‐Ａ
4‐8データ活用実践（教師あり学習） ファイナンスの基礎

6

選択項目
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐4時系列データ解析
4‐5テキスト解析
4‐5テキスト解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐6画像解析
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐7データハンドリング
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）
4‐8データ活用実践（教師あり学習）授業科目
バイオインフォマティクス
経済情報処理調査データ解析
地域の経済と社会・文化
総合実習
金融論Ⅰ‐Ａ
金融論Ⅰ‐Ｂ
地域看護学実習
オペレーションズ・リサーチA
オペレーションズリサーチB
地域看護方法論Ⅰ
社会と情報の数理
微分積分II
力学
微分積分I
脳科学入門
情報システム論‐Ｂ
Web演習Ⅰ
気象学

選択項目

授業科目
4‐8データ活用実践（教師あり学習） 水理・水工学基礎
4‐8データ活用実践（教師あり学習） 地盤工学基礎
4‐8データ活用実践（教師あり学習） 地盤・水理実験
4‐8データ活用実践（教師あり学習） 移動現象論II
4‐8データ活用実践（教師あり学習） ミクロ経済学Ⅰ-A
4‐8データ活用実践（教師あり学習） ミクロ経済学Ⅰ-B
4‐8データ活用実践（教師あり学習） ミクロ経済学Ⅱ-A
4‐8データ活用実践（教師あり学習） ミクロ経済学Ⅱ-B
4‐8データ活用実践（教師あり学習） マクロ経済学Ⅰ-A
4‐8データ活用実践（教師あり学習） マクロ経済学Ⅰ-B
4‐8データ活用実践（教師あり学習） マクロ経済学Ⅱ-A
マクロ経済学Ⅱ-B
その他
財務会計論-A
その他
財務会計論-B
その他
その他
原価計算論-A
その他
原価計算論-B
その他
管理会計論-A
その他
管理会計論-B
その他
会計情報システム論

7

選択項目
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他
その他

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容

・ビッグデータ、IoT、AI、ロボット：「コンピュータの話」（13回目），「データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎」（115回目），「科学技術への扉-B」（13回目），「データサイエンス入門」（1-2回目），「社会データサイエンス入門」（3回目）
・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化：「ネットワークリテラシー」（14回目）
・第4次産業革命、Society
5.0、データ駆動型社会：「コンピュータの話」（2回目），「都市・交通情報通信」（8-9回1-1目），「データサイエンスの世界」（１回目）（１）現在進行中の社会変化（第・複数技術を組み合わせたAIサービス：「コンピュータの話」（9回目）
４次産業革命、Society 5.0、
・人間の知的活動とAIの関係性：「コンピュータの話」（9回目）
データ駆動型社会等）に深く寄・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方：「情報処理」（5回目），「応用情報処与しているものであり、それが自理」（1-3回目），「脳科学入門」（15回目），「工学概論／情報」（12-15回目）
らの生活と密接に結びついている・AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)：「情報処理」（5回目），「デジタルコンテンツ」（15回目），「応用情報処理」（13-15回目），「都市・交通情報通信」（8-11回目），「科学技1-6 術への扉-B」（14回目）
・AI最新技術の活用例（深層生成モデル、敵対的生成ネットワーク、強化学習、転移学習など）：「コンピュータの話」（9-10回目）
・調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど：「情報処理」（5回目），「地域の経済と社会・文化」（10回目），「環境保健学」（2回目），「医療薬剤学」（3-5回目），「デザインのためのデータ活用実習」（1-15回目），「工学概論／情報」（12-15回目），「ヒューマンコンピュータインタラクション」（11-14回目），「生体情報処理」（11-14回目），「センサ工学」（2-10回目），「海洋物理学」（12回目），「地質学実験」（1-15回目），「地域看護（２）「社会で活用されているデー
方法論Ⅰ」（8-21回目），「行動・社会文化入門」（14回目）
タ」や「データの活用領域」は非
1-2・1次データ、2次データ、データのメタ化：「ネットワークリテラシー」（8回目），「公衆衛生学」（14-15回目），「地球情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報学」（1-3回目），「都市・交通情報通信」（4-5回目）
なツールになり得るもの
・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）：「応用情報処理」（3回目），「デジタルコンテンツ」（15回目），「通信システム」（4-7回目），「社会データサイエンス入門」（2回目）
・データ作成（ビッグデータとアノテーション）：「コンピュータの話」（13回目）
・データのオープン化（オープンデータ）：「情報処理」(4回目) ，「ネットワークリテラシー」（9回目）

8

講義内容

授業に含まれている内容・要素

・データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)：「情報処理」（5回目），「地域の経済と社会・文化」（10回目），「デジタルコンテンツ」（15回目），「通信システム」（14回目），「センサ工学」（11-14回目），「海洋物理学」（12回目），「地球情報学」（10-15回目），「地質学実験」（10-12回目），「都市・交通情報通信」（8-11回目），「科学技術への扉-B」（14回目），「データサイエンスの世界」（1回目）
・研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど：「応用情報処理」（13-15回目），「社会と情報（２）「社会で活用されているデーの数理」（4-11回目），「医療薬剤学」（12回目），「ヒューマンコンピュータインタラクション」（11-14回目），「生体情報
タ」や「データの活用領域」は非処理」（11-14回目），「データサイエンス入門」（9-11回目），「導入Ⅱ-F」（13-14回目），「デザインマネジメント概論」
常に広範囲であって、日常生活 1-3（1-14回目），「コミュニケーションデザイン概論」（1-16回目），「デザインプロジェクトA（デザインマネジメント）」（3や社会の課題を解決する有用
12回目），「デザインプロジェクトB（クラフトデザイン）」（2-3回目），「デザインプロジェクトD（ビジュアルデザイン）」なツールになり得るもの（3-4回目），「デザインプロジェクトE（トランスポートデザイン）」（3-7回目），「デザイン展開（プロダクトデザイン実習）」（2回目），「デザイン展開（ビジュアルデザイン実習）」（18-19回目）
・仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など：「コンピュータの話」（10-14回目），「環境保健学」（7回目），「公衆衛生学」（1-15回目），「デザインのためのデータ活用実習」（1-15回目），「工学概論／情報」（12-15回目），「地域看護方法論Ⅰ」（8-21回目），「文化政策論演習」（11回目）
・データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、シミュレーション・データ同化など：「社会と情報の数理」（2-15回目），「経営システム‐Ａ」（2-15回目），「情報数理特論Ｂ」（1-14回目），「物理系実習(物理化学Ⅰ)」（79回目），「データサイエンスⅡ／多変量解析」（1-15回目），「気水圏情報処理論」（6-7回目），「都市と交通の基礎理論」（12-13回目）
・データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など：「情報処理」（9回目），「応用情報処理」（4-12回目），「地域の経済と社会・文化」（1-6回目），「地球情報学」（1-15回目），「地質学実験」（7-12回目），「地球計算機実習」（1-15回目），「人文地理1-4
学フィールド演習」（6-8回目），「地理情報科学（GIS）実習」（1-15回目）
・非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など：「応用情報処理」（3回目），「デジタルコン
テンツ」（3-15回目），「CG基礎演習」（1-15回目），「コンピュータグラフィックス」（1-15回目），「通信システム」（4-7（３）様々なデータ利活用の現場回目），「社会データサイエンス入門」（2回目），「導入Ⅰ-C」（2～14回目）
におけるデータ利活用事例が示・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ：「コンピュータの話」（9回目），「科学技され、様々な適用領域（流通、製術への扉B」（13-14回目）
造、金融、サービス、インフラ、・認識技術、ルールベース、自動化技術：「経営システム‐Ｂ」（12-14回目），「情報システム論‐Ａ」（6-8回目）
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

・データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）：「情報処理」（5回目），「応用情報処理」（1-3回目）
・流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用事例紹介：「社会医学実習」（2-10回目），「環境保健学」（5-9回目），「臨床薬理・EBMと医療」（1-10回目），「医学統計」（1-8回目），「工学概論／情報」（1-15回目），「ヒューマンコンピュータインタラクション」（1-15回目），「ブレインコンピューティング」（14
1-5 回目），「センサ工学」（1-15回目），「都市・交通情報通信」（1-15回目），「測量学及び実習」（1-15回目），「防災と情報」（1-15回目），「マーケティング論-A」（1-15回目），「マーケティング論-B」（1-15回目），「応用情報処理」（1315回目），「コンピュータの話」（9-11回目），「地域の経済と社会・文化」（1-6回目），「社会と情報の数理」（2-15回目），「経営システム‐Ａ」（1-15回目），「経営システム‐B」（1-15回目），「情報システム論‐Ａ」（2-14回目），「地球情報学」（10-15回目），「都市と交通の基礎理論」（6-14回目），「データサイエンスの世界」（7回目），「行動・社会文化入門」（2-14回目），「データサイエンス入門」（9-11回目）

9

講義内容

授業に含まれている内容・要素

・ELSI（Ethical, Legal and Social Issues）：「情報処理」（2-11回目），「コンピュータの話」（8回目），「ネットワークリテ
ラシー」（1-15回目），「生命倫理学」（1-8回目），「情報倫理」（10-13回目），「科学技術への扉B」（11回目），「データサイエンスの実践」（1回目），「データサイエンス入門」（1～2回目）
・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト：「情報処理」（2-11回目），「コンピュータの話」（8回目），「ネットワークリテラシー」（1-15回目），「生命倫理学」（1-8回目），「科学技術への扉B」（11回目），「データサイエンス入門」（1～2回目）
3-1
・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：「情報処理」（2-11回目），「コンピュータの話」（8（４）活用に当たっての様々な留回目），「ネットワークリテラシー」（1-15回目），「生命倫理学」（1-8回目），「デジタルコンテンツ」（8回目），「情報倫意事項（ELSI、個人情報、データ
理」（10-13回目），「データサイエンス入門」（1～2回目），「社会データサイエンス入門」（1回目）
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、・データバイアス、アルゴリズムバイアス：「情報処理」（4-5回目）
情報セキュリティや情報漏洩
・AIサービスの責任論：「経営システム-B」（14回目）
等、データを守る上での留意事
・データ・AI活用における負の事例紹介：「情報倫理」（14回目）
項への理解をする

・情報セキュリティ：機密性、完全性、可用性：「情報処理」（2-11回目），「コンピュータの話」（8回目），「ネットワーク
リテラシー」（3-7回目）
・匿名加工情報、暗号化、パスワード、悪意ある情報搾取：「情報処理」（2-11回目），「ネットワークリテラシー」（103-2
11回目），「デジタルコンテンツ」（8回目），「情報倫理」（13回目）
・情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介：「情報処理」（2-11回目），「ネットワークリテラシー」（10-11回目），「情報倫理」（14回目）

10

講義内容

授業に含まれている内容・要素・データの種類（量的変数、質的変数）：「情報処理」（5回目），「心理学統計法」（4-5回目）
・データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）：「情報処理」（5回目），「計量経済学A」（4回目），「データ解析概論」（2回目），「人間工学概論」（11-12回目），「オペレーションズ・リサーチ-A」（2回目），「オペレーションズ・リサーチ-B」（1回目），「データサイエンスの実践」（1回目）
・代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）：「情報処理」（5回目），「データサイエンス入門」（7回目），「社会データサイエンス入門」（7-8回目）
・データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）：「計量経済学A」（5回目），「データ解析概論」（5回目），「計測工学演習」（3-4回目），「オペレーションズ・リサーチ-A」（3-4回目），「データサイエンスの実践」（4回目），「データサイエ
ンス入門」（7回目），「社会データサイエンス入門」（7-8回目）
・観測データに含まれる誤差の扱い：「計測工学演習」（2回目），「芸文基礎演習D」（5回目），「データサイエンスⅠ／確率統計」（2回目）
・打ち切りや脱落を含むデータ、層別の必要なデータ：「データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎」（10-11回
2-1目），「データサイエンスⅡ／多変量解析」（13-14回目）
・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）：「情報処理」（5回目），「応用情報処理」（5回目），「社会調査法」（6回（５）実データ・実課題（学術デー目），「心理学統計法」（13回目），「計量経済学A」（6回目），「医学統計」（5-6回目），「統計学」（8回目），「データ解タ等を含む）を用いた演習など、
析概論」（3回目），「データサイエンスⅠ／確率統計」（12回目），「オペレーションズ・リサーチ-A」（6回目）
社会での実例を題材として、・母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）：「社会文化「データを読む、説明する、扱う」
演習」（6-13回目），「社会学フィールド演習」（5-9回目），「社会調査法」（2-3回目），心理学演習（2-3回目），「心理といった数理・データサイエン
学統計法」（7回目），「社会調査法」（3-4回目），「社会心理学調査法」（6回目），社会医学実習（2-10回目），「デース・ＡＩの基本的な活用法に関す
タ解析概論」（7回目）
るもの
・クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列：「データサイエンスⅢ／ビッグデータ解析基礎」（2-3回目），「調査データ解析」（4-5回目）
・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）：「情報処理」（4-5回目），「医学統計」（1-2回目），「統計学」（2回目）

・データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ）：「情報処理」（9回目），「応用情報処理」（4回目），「経済情報処理」（4-6回目），「オペレーションズ・リサーチ-B」（2回目），「特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーショ
ン論」（1-15回目），「データサイエンスの実践」（7回目）
2-2 ・データの図表表現（チャート化）：「情報処理」（5回目），「オペレーションズ・リサーチ-B」（2回目），CG入門演習（3D）（1-15回目），「特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論」（1-15回目）
・不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）：「情報処理」（5回目）
・優れた可視化事例の紹介：「特殊講義 データサイエンス・プレゼンテーション論」（1回目）

11

講義内容

授業に含まれている内容・要素・データの集計（和、平均）：「情報処理」（6-8回目），「応用情報処理」（7-8回目），「社会学フィールド演習」（10-12回目），「心理学実験」（4，6，8，14回目），「経済情報処理」（1-3回目），「データ解析概論」（4回目），「デザインのためのデータ活用実習」（14回目），「特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ」（6-10回目），「特殊講義 データサイエ（５）実データ・実課題（学術デー
ンス実践演習Ⅱ」（1-8回目）
タ等を含む）を用いた演習など、・データの並び替え、ランキング：「情報処理」（6-8回目），「応用情報処理」（7-8回目），「データ解析概論」（4回
社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」 2-3 目），「特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ」（6-10回目），「特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅱ」（1-8回目）
といった数理・データサイエン
・データ解析ツール（スプレッドシート）：「情報処理」（6-8回目），「応用情報処理」（7-8回目），「データ解析概論」（4ス・ＡＩの基本的な活用法に関す回目），「特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ」（6-10回目），「特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅱ」（1-8回るもの目）
・表形式のデータ（csv）：「情報処理」（6-8回目），「応用情報処理」（7-8回目），「データ解析概論」（4回目），「特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅰ」（6-10回目），「特殊講義 データサイエンス実践演習Ⅱ」（1-8回目）⑩プログラムの学修成果（学生等が身に付けられる能力等）＊課題解決に実用なデータを自ら収集し，その信頼性を確認する力＊データを分析するための基本的統計的手法とそれに必要なITC技術の習得＊データに基づいた論理的考察力＊データ分析と考察の結果を他者に分かりやすく伝えるための発表能力＊現代社会や自分の専門分野でデータがどのように利活用されているかの知見＊自分の専門と志向にマッチしたデータ利活用手法の修得⑪プログラムの授業内容等を公表しているアドレス
https://ds.ctg.u-toyama.ac.jp/education-about/

12

授業科目名(英文名)／Course title

科学技術への扉−Ｂ／Introduction to Technology B

担当教員(所属)／Instructor

中島 一樹(工学部工学科電気電子工学コース)

授業科目区分／Category

教養教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用

‑

自然科学系
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
前期／Spring 月/Mon 4
時間割コード／Registration Code 102600
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 教養教育科目b
対象学年／Eligible grade

1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年

1X1‑00031‑1600

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲102600

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・情報科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2022/01/07

対面授業と遠隔授業の併用で実施
基本的に対面授業で行いますが、新型コロナウィルスの感染状況などの対応により、Moodleなどでオンデマンド形式の授業に変更する場合があります。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標
コンピュータのハードウエア・ソフト／Course Objectives／Educational Goals
ウエアの仕組みについて理解することを目的とする。
Society 5.0時代の到来により、スマホ、電子書籍、電子マネーなど、コンピュータが介在する様々なシステムは我々の生活に必要不可
欠となっている。また、新しい市場によりグローバルな世界観も創出されていることから、本講義では、コンピュータの基本的な仕組みから、Society 5.0時代に向けた様々な最新動向を体系的に学修する。コンピュータに関する幅広い教養を身につけるため、ハードウ
エア・ソフトウエアの仕組みやネットワークに関すること、更にコンピュータに関する知的財産権などを総合的に理解することを目的とする。
また、コンピュータが基盤となるサイバーフィジカルシステム(CPS)に関連する人工知能・IoT・ビッグデータ解析などに関する最新動向とこれらの基礎をなすデータサイエンスの基礎知識についても知識を深める。
達成目標／Course Goals
・コンピュータで使用される数の表現を説明することができる。
・ハードウェア、ソフトウェアなどコンピュータの基本的な内容を説明することができる。
・ネットワークとセキュリティなどに関する基本的な内容を説明することができる。
・人工知能／IoT／ビッグデータ解析など最新動向に関する基本的な内容を説明することができる。
・データサイエンスに関する基本的な内容を説明することができる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule13１．ガイダンス
２．ハードウエア
３．ハードウエア，数と情報の表現（２進数）
４．数と情報の表現（ビット，論理回路）
５．OSとソフトウエア
６．データベース
７．プログラムとプログラム言語
８．ネットワーク（方式など）
９．ネットワーク（IPアドレスなど）
１０．システム構成
１１．セキュリティ
１２．データサイエンス（データ分析の基礎）
１３．人工知能１４．最新動向（知的財産, ビッグデータなどを説明）
１５．授業の振り返り
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：事前配布資料等を読み込み、わかりづらそうな点はWeb検索などにより調べること。（1時間以上）
事後学修：学習内容に関連する事項を復習すること。（1時間以上）
キーワード／Keywords
数と情報の表現、ハードウエアとソフトウエア、プログラムとプログラム言語、ＯＳとデー
タベース、ネットワークとセキュリティ、人工知能、深層学習、IoT、ビッグデータ解析、
データ分析 DS科目、DS科目（情報科目）履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄
・「教科書」データサイエンス大系「情報科学概論」田中琢真著、学術図書出版社
ISBN978‑4‑7806‑0702‑4、2400円（税別）

成績評価の方法／Evaluation

・「参考書」データサイエンス大系「データサイエンス入門」武村彰通編、学術図書出版社
ISBN978‑4‑7806‑0701‑7、2200円（税別）
授業態度（40%）および小テスト・レポート（60%）
なお、小テストは、Moodle上で行います。

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

14

授業科目名(英文名)／Course title

データサイエンスの世界／World of Data Science

担当教員(所属)／Instructor

栗本

授業科目区分／Category

教養教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

猛(教養教育院)
総合科目系
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 火/Tue 5
時間割コード／Registration Code 105800
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 教養教育科目b
対象学年／Eligible grade

1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 1単位
年 ,4年

1X1‑00041‑3000

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲105800

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・情報科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

３ : すべての人に健康と福祉を
４ : 質の高い教育をみんなに
７ : エネルギーをみんなに そしてクリーンに
８ : 働きがいも経済成長も
９ : 産業と技術革新の基盤をつくろう
１１ : 住み続けられるまちづくりを
１２ : つくる責任 つかう責任
１３ : 気候変動に具体的な対策を
１４ : 海の豊かさを守ろう
１５ : 陸の豊かさも守ろう
１７ : パートナーシップで目標を達成しよう
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice 更新日 2022/01/13
授業担当者が毎回変わって，それぞれの分野での特徴的なテーマにつき授業します．事前の予習は必要ありませんが，授業後は学んだ
内容をよく復習し，自らの教養として身につけるようにしてください．
原則として対面で授業を行いますが，大学全体の方針として遠隔授業となった場合はそれに従います．
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
様々な分野において資料やデータがどのように利活用されているかを学ぶことを通じて，今後の社会で活躍するにはデータサイエンスの素養を持つことが重要であることを理解することを目標とする． 大学の各部局または外部機関から講師を招き，その専門分野でのデータ利活用の実際とデータを適切に扱うことの重要性及びそこ で用いられるデータサイエンスの技術につき学ぶ．
達成目標／Course Goals＊様々な分野での資料・データの利活用の実際を知り，データサイエンスの重要性について理解することができる．
＊データ利活用のための様々な技術を知り，その技術の有用性や適用範囲について理解する．
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule15第1回: データサイエンスとは，なぜデータサイエンスが重要かにつき入門的講義を行う．
第2 ‑ 7回: 様々な分野において資料・データをどのように利活用しているかにつき，下にある各部局の担当者による解説を行う．
2022年度は人文，教育，経済，理，医，薬の部局が担当する．
第８回: これまでの授業内容のまとめを行う．
‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
人文学部 (伊藤 智樹 教授)
社会調査では、「データ」はおおざっぱに「量的データ」と「質的データ」に分けられる。このことについて紹介したうえで、それぞれのデータの特性に目を向け、数量化されたデータを扱うことだけが「科学的」あるいは「客観的」とは必ずしもいえないことを解説する。
教育学部 (上山 輝 教授)
コンピュータで遊ぶリバーシ，カードゲームなどを取り上げ，遊びの中に あるデータの活用，アルゴリズムの影響について概説する。
経済学部 (モヴシュク オレクサンダー 教授)
データサイエンスの中でも最もダイナミックな分野である機械学習を紹介する。特に、機械学習と従来の応用分析との主な違いや、機械学習が近年いくつかの重要な進歩を遂げている理由について説明する。最後に、非常に高度なレベルのテキストを生成する自然言語
処理モデルを用いて、機械学習の最近の進歩を紹介する。
理学部 (木村 巌 准教授，小林 かおり 教授)
理学部で扱っている学問分野のうち、今回は特に数学・物理学と数理・データサイエンスとの関わりや、それぞれの分野におけるデー
タの活用の実際について、天文等の実例も踏まえながら紹介します。
医学部 (三原 弘 助教)①AIテキストマイニング、②デジタル化が困難になっている要因分析、③クラウド型画像AIモデル利用経験などのテーマについて話題提供を行い，それをもとに履修者同士でディスカッションを行います。
薬学部 (水口 峰之 教授，田口 雅登 教授，奥 牧人 特命准教授）
薬学分野でデータサイエンスがどのように活用されているか、「医療」、「創薬」、「和漢薬」、「未病」といったキーワードを取り上げて、それらとデータサイエンスとの関わり合いについて概説する。
工学部 (廣林 茂樹 教授，MathWorks社 講師)
本学でライセンスを取得しているMATLABはデータサイエンスの初歩となる数学・統計から、応用となるアプリケーション開発まで行う
ことができ、プログラミングが苦手な方でもデータサイエンススキルを身に付けAIを実装できるよう、様々なUIや機能を備えています。また、専門分野や用途に特化したアドオン製品により、AI×専門のダブルメジャーを目指す負担を軽減することができます。この回では、MathWorks社から講師を派遣頂き、様々な事例紹介やトレーニングコースの紹介を行います。
芸術文化学部 (辻合 秀一 准教授)
コンピュータグラフィックスは、大量のデータを可視化するために役立つものである。可視化に関するコンピュータグラフィックスの基礎から応用までを解説する。
都市デザイン学部 (堀田 裕弘 教授)
都市デザイン学で重要となる、インフラ構造物（橋梁、道路、トンネルなど）の劣化状態、イベント時の人や車の移動状態（人流、交通流など）に関して、データサイエンスでどのように分析できるかの事例を幾つか紹介し、実社会での活用事例に対する知見を深める。

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業時に示す課題に取組み，必要ならば適切な資料等を自ら調べて補足し，課題に答えること(4時間以上)．
キーワード／Keywords
履修上の注意／Notices

データサイエンス，情報，ネットワーク
アクティブラーニング，ICT活用，領域横断的授業「情報処理」の授業で学習した知識・技術を身につけていること．

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄
参考書＊「教養としてのデータサイエンス」北川源四郎 他編著，講談社，1800円，ISBN‑4‑06‑
523809‑7

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成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

試験は行わない．
毎回の授業で課題を出す．それらの得点を合計したもので成績を評価する．
それぞれの授業内容を正しく理解した上で，課題に答えることが必要となる．
情報処理，データサイエンスの実践

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

17

授業科目名(英文名)／Course title

データサイエンス入門／Introduction to Data Science

担当教員(所属)／Instructor

松本

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 5

対象所属／Eligible Faculty 人文学部人文学科人文学科コース未定／School of Humanities Departmentof Humanities
対象学年／Eligible grade 1年
単位数／Credits 2単位馨(教育・学生支援機構)
選択科目

時間割コード／Registration Code 116595

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・情報科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

PC（Windows10）でExcel, Power Pointを利用します。CL教室が利用出来ない場合には、自身のPCを持参していただく必要があります。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

実社会におけるデータ活用事例をもとに数理・データサイエンス・AIの基本を学習し、データ分析の基礎技術を身に付けます。初めて
データサイエンスを学ぶ人文系の学生を対象にしており、一般的なOfficeアプリケーションで基礎的なデータ分析が行えるようになることを目指します。文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(MDASH)」を意識した構成になっており、演習ではExcelとPower Pointを使用します。本科目は調査研究機関でのデータ分析の実務経験があり、現在も富山大学内の教学関連データの分析業務を行っている教員がその経験を活かして、実例を踏まえながら指導します。
達成目標／Course Goals
・なぜ現在データサイエンスが求められるようになったのか、その理由を説明出来るようになる
・統計分析を扱う上でのルールなどの基礎知識を説明出来るようになる
・統計分析を行い、その結果提示に適切な表現方法を選択出来るようになる
・活用事例や演習課題に取り組むことで、統計分析の仕方やその必要性を体験的に理解し、実践出来るようになる
・公的統計から見える社会の姿を、自分たちの生活や経験と関連付けて考えることが出来るようになる
・自身の専門分野で、基礎的な統計を活用することが出来るようになる
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule18＊１回目：オリエンテーション、社会で起きている変化①「これまで〜これからの社会」＊２回目：社会で起きている変化②「AI時代に求められる人材」、データ活用を知る①「データサイエンスの活用事例、データ分析プ
ロセス１」＊３回目：データ活用を知る②「データ分析プロセス２」＊４回目：分析手法を知る①「Excelの基本」＊５回目：分析手法を知る②「データベース活用の基本」＊６回目：分析手法を知る③「ピボットテーブル、グラフ作成」＊７回目：分析手法を知る④「標本調査、代表値、ばらつき」＊８回目：分析手法を知る⑤「確率、関係、回帰分析」＊９回目：データの活用事例に学ぶ①「顧客分析を体験する１」＊１０回目：データの活用事例に学ぶ①「顧客分析を体験する２」＊１１回目：データの活用事例に学ぶ②「天気と売り上げの関係と効果的な販売・仕入」③「統計的思考で商品の品質チェック」＊１２回目：データ分析とプレゼンテーション演習①「データを集めて分析する」＊１３回目：データ分析とプレゼンテーション演習②「分析結果をもとにプレゼンテーション資料を作成する」＊１４回目：データ分析とプレゼンテーション演習③「プレゼンテーションの実施」＊１５回目：データ分析とプレゼンテーション演習④「プレゼンテーションのレビュー」、全体総括
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
課題が授業中に終わらなかった場合には、後でMoodleへ提出しておくこと。その場合、翌日の提出は50％、２日後の提出は25％、３日
後以降は0％として点数評価を行います。
キーワード／Keywords
データサイエンス、データ分析、データ活用、プレゼンテーション、Excel、Power Point
履修上の注意／Notices

前提条件として１年前期の必修科目「情報処理」を受講し、PC及びOfficeアプリケーションを最低限扱えるようになっていること。Excelに関しては改めて学習しますので、初心者レ
ベルでも問題ありません。CL教室の利用を予定していますが、受講者多数の場合には別の教室を利用しますので、その際には自身のPCを持参していただく必要があります。また、適宜、Moodleでの小テストや課題提出を行ってもらいます。

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄
教科書：noa出版「はじめの一歩 基礎からはじめるデータサイエンス」（編：保本正芳）
税込2,200円
必要に応じてMoodleで追加資料を提示します。

成績評価の方法／Evaluation

授業中の小テストと演習課題の提出（70％）、最終課題（30％）で評価します。

関連科目／Related course

情報処理

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

19

授業科目名(英文名)／Course title

社会データサイエンス入門

担当教員(所属)／Instructor

唐渡 広志(経済学部経済学科)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course‑

選択科目・共通（昼）授業種別／Type of class

講義科目

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
対象所属／Eligible Faculty
第3ターム／Term 3 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 131023
対象学年／Eligible grade 1年
ナンバリングコード／Numbering Code

単位数／Credits 2単位

1B9‑38039‑0100

連絡先（研究室、電話番号、電子メールなど）／Contact
オフィスアワー（自由質問時間）／Office hours
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/course/view.php?idnumber=2022̲131023

各種教育プログラム1／Various
Educational programs1

DS・統計科目

各種教育プログラム2／Various
Educational programs2
各種教育プログラム3／Various
Educational programs3
各種教育プログラム4／Various
Educational programs4
各種教育プログラム5／Various
Educational programs5
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

連絡先
担当教員 唐渡広志
kkarato@eco.u‑toyama.ac.jp
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

近年，電子データへのアクセスが容易になり，コンピューターの性能や記憶容量が向上したことでデータ分析のハードルが下がっています。企業は，市場での競争優位性を築くために AI（人工知能）を活用し，蓄積された膨大なデータに基づく予測や判断を行っています。
これからの時代，増え続けるデータから新しい「価値」を引き出すための科学的手法（データサイエンス）を身につけた人材の需要はますます増えていきます。この授業では，社会科学系の学生を対象に新しい時代の教養である「データサイエンス」の素養を身につけることを目標とします。
達成目標／Course Goals
・データ主導で動いている現代社会の態様を知る。
・公的統計，マスメディアの情報，インターネット上に現れるデータの正しい理解や批判的思考が実践できる。
・AIとは何か，現在のAI技術ができることは何か，人間社会や既存制度におけるAIの活用はどうあるべきかなどについて理解する。
・パソコンでデータを扱うための初歩的な技術を身につける。
・科学の文法である統計学の基礎を学ぶ。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule20

1. データと現代社会
2. 構造化データと非構造化データ
3. 機械学習とAI技術
4. データの種類と整理 (1)5. データの種類と整理 (2)6. 母集団と標本
7. データの代表値と散らばり (1)8. データの代表値と散らばり (2)9. 回帰と相関の分析 (1)
10. 回帰と相関の分析 (2)11. クラスタリング，異常検知，およびパターン認識
13. データとプログラミング (1)14. データとプログラミング (2)15 社会データサイエンス入門のまとめ
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前：授業計画に示されている内容について参考書を利用して予習しておく（1時間以上）。
事後：授業で取り上げたキーワードや概念を中心に参考書や配布資料で復習をする。配布する練習問題に挑戦する（1時間以上）。
キーワード／Keywords
履修上の注意／Notices

データサイエンス，構造化データ，非構造化データ，AI，データ可視化，パターン認識，統計，分布，母集団，標本，相関，因果，回帰，分類，予測，仮説検定
・基礎数学の評価がB以上であることを履修条件にします。
・ノートパソコンを用意してください。（Windows PCを推奨）
・大学のネットワークにつながっているか確認してください。
https://www.itc.u‑toyama.ac.jp/inside/wireless/index.html
・総合情報基盤センターの Microsoft Office 365の利用方法を確認してください。
https://www.itc.u‑toyama.ac.jp/o365/index.html

教科書／Required Text

参考書／Required Materials

教科書・参考書に関するその他通信欄

・北川・竹村編 (2021)『教養としてのデータサイエンス』講談社，￥1800， 978‑40652389097.
・宮川 (2022) 『基本統計学 第5版』有斐閣，￥2900，978‑4‑641‑16596‑0

成績評価の方法／Evaluation

・授業中または授業後に実施される演習問題や課題(50%)
・期末試験(50%)

関連科目／Related course

基礎数学，統計学，経済情報処理，計量経済学

リンク先URL
http://www3.u‑toyama.ac.jp/kkarato/／URL of syllabus or other information
備考／Notes

21

授業科目名(英文名)／Course title

行動・社会文化入門／Introduction to Behavioral Science and Socio‑Cultural Studies

担当教員(所属)／Instructor

鈴木 晃志郎(人文学部),伊藤 智樹(人文学部),大西 宏治(人文学部),喜田 裕子(人文学部),黒川光流(人文学部),佐藤 裕(人文学部),林 夏生(人文学部),藤本 武(人文学部),坪見 博之(人文学部),野澤 豊一(人文学部),須永 修枝(人文学部),直原 康光(人文学部),飯島 有哉(人文学部),重松 潤(人文学部),鈴木 拓朗(人文学部)
専門教育科目 選択必修科目

授業科目区分／Category
地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
前期／Spring 金/Fri 2

対象所属／Eligible Faculty 人文学部／School of Humanities ,人文学部人文学科人文学科コース未定／School of Humanities Departmentof Humanities
対象学年／Eligible grade 1年
単位数／Credits 2単位

時間割コード／Registration Code 111571

講義科目

ナンバリングコード／Numbering Code
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・統計科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

今のところは、対面で授業を実施する予定です
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

行動社会文化領域には、社会文化コースと心理学コースがあります。そして社会文化コースには「社会学」、「人文地理学」、「文化人類学」、「国際関係論」という４つの独立した専門分野が、心理学コースには「心理学」が専門分野としてあります。この講義では、それぞれの専門分野の特徴を紹介しながら、私たちが生きる時代と世界、人々の行動ついてさまざまな角度から眺め、そこに生じているさまざまな事象や問題について考えていきます。時代や世界、人間の行動を見るさまざまな視点を知ることによって、受講者の一人一人が自覚的に我々の暮らす世界を「見る」態度を身につけること、これがこの講義の目的です。 また、この授業では各学問分野
におけるデータの扱い方についてもふれます。
私たちが何気なく暮らしている日常のそこかしこに、様々な学問的な関心とつながる事象や問題があることに受講生のみなさんに気づいてもらえたなら、この講義の目的は達せられたと言ってよいでしょう。
達成目標／Course Goals
１．行動・社会文化領域内の２コースを構成する専門分野について、それぞれ、どのような特徴を持った学問なのか理解すること。
２．現代の世界や人間行動について、自分なりに考えていく態度を身につけること。
３．この授業で学んだことが専門分野選択の際に参考になる。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule22この授業は、以下の要素の組み合わせによって構成されます。
Ａ．＜リレー講義＞。
行動・社会文化領域の各専門分野の教員が順に講義を行います。授業は、それぞれの分野の話題についての具体的なイメージを受講生に持ってもらうための講義を行ないます。
Ｂ．＜対話の時間＞。
同じ授業を受講している学生同士の討論の機会、および、学生各人が関心を持つ各専門分野の教員と直接に対話することができる時
間を、授業の中に設けます。
Ｃ．＜パネルディスカッション＞
ひとつのテーマについて各分野からどのようなアプローチができるのかをお話しし、それれの分野の特徴を理解できるようにします。
第 1 回
オリエンテーション
第 2 回 社会学（１）
第 3 回 心理学（１）
第 4 回 人文地理学（１）
第 5 回 文化人類学（１）
第 6 回 心理学（２）
第 7 回 国際関係論（１）
第 8 回 対話の時間
第 9 回 社会学（２）
第10回 心理学（３）第11回 人文地理学（２）第12回 文化人類学（２）第13回 国際関係論（２）
第14回 パネルディスカッション「行動・社会文化領域の研究方法」
第15回 まとめ

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
講義中に適宜、それぞれの担当者から説明されます（１〜4時間）。
キーワード／Keywords

社会学

人文地理学

文化人類学

国際関係論

心理学

導入教育

専門科目

履修上の注意／Notices
教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

特に指定しない。
毎回、コメントシートを配布するので記入してもらいます（10%）。試験を実施します（90%）。
各分野の概論、講義。

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

23

授業科目名(英文名)／Course title

導入Ⅱ‑F

担当教員(所属)／Instructor

安嶋

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

是晴(芸術文化学部)
共通科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 金/Fri 4, 金/Fri 5
時間割コード／Registration Code 180094
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and
Design
対象学年／Eligible grade

1年

単位数／Credits 2単位

1A1‑27012‑0600

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲180094

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・統計科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

衰退が著しい地場産業、伝統産業について、文化政策の観点から振興・再生の道筋を構築できる能力を修得する。そのためには現実を正しく理解し、課題を見抜く力をつけながら、政策策定、企画立案力を高めることを目標する。人々は工業化社会によって多大な便益を享受できるようになったが、同時に環境問題や経済格差など多くの弊害も引き起した。このポスト工業化社会において、文化政策こそ有効な処方箋を描く政策と考えられる。そこで、地場産産業・伝統産業の再生・発展における文化政策との関係を学び、講義の途中にはグループワークを取り入れ、理解を深める。
達成目標／Course Goals①地場産業・伝統産業の現状を知る②地場産業・伝統産業における文化政策の意義と効果を理解する③近年の文化政策のトピック（海外の文化政策、文化産業、創造都市など）を知る
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

24

第1回
地場産業・伝統産業の現状と課題
第２回
地場産業・伝統産業と文化政策
第３回
北陸の地場産業の事例①
第４回
北陸の地場産業の事例②
第５回
北陸の伝統産業の事例①
第６回
北陸の伝統産業の事例②
第７回
北陸の伝統産業の事例③
第８回
中間発表
第９回
各地の地場産業・伝統産業
第10回
文化産業・創造産業
第11回
創造都市政策
第12回
海外の文化政策
第13回
文化政策をめぐる課題と展望
第14回
地場産業・伝統産業の振興・再生策
第15回
最終発表会
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
伝統産業や地場産業の生産現場を見る機会を作ること
参考書を用い、必ず事後学習を行い、理解を深めること
毎回授業で学んだことを要約し、ノートを作成すること
毎回課題を出すので、必ず事前に実施して授業に臨むこと
キーワード／Keywords
文化政策 地場産業

伝統産業

創造都市

地域経営

履修上の注意／Notices

欠席をしたり課題の提出を怠ったりすると単位の修得は困難となる

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄
講義については毎回レジメを配布する。

成績評価の方法／Evaluation（参考書）
野田邦弘「文化政策の展開―アーツ・マネジメントと創造都市」学芸出版社
伊藤正昭「新地域産業論―産業の地域化を求めて」学文社
四柳嘉章「漆の文化史」岩波新書
中間発表 20％
最終発表 30％
レポート
50％

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

25

授業科目名(英文名)／Course title

コミュニケーションデザイン概論／Introduction to Communication Design

担当教員(所属)／Instructor

有田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

行男(芸術文化学部),岡本知久(芸術文化学部)

コース特色科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 金/Fri 1, 金/Fri 2
時間割コード／Registration Code 180318
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and
Design
対象学年／Eligible grade

2年 ,3年 ,4 単位数／Credits 2単位
年

1A1‑16512‑0800

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・情報科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

９ : 産業と技術革新の基盤をつくろう

リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本科目は原則として『対面授業』で実施します。
ただし，新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点から，大学の活動指針レベルが上がった際には，変更となる可能性があります。変
更の際は，別途お知らせします。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

デザインとコミュニケーションの関係性を理解する・デザインにとって必要不可欠なコミュニケーションの在り方を考える。
・デザインの役割の変遷や、社会に対するデザイン領域の広がりを踏まえ、これからのデザインの在り方を考える。
・デザインを広義に捉え、イノベーションを生み出す方法論としてのデザイン思考的アプローチに触れる。
・企業においてブランドデザイン、プロダクトプランニング、プロダクトデザイン、プロモーションデザインの実務経験を持つ教員が、より実践的な観点からのデザインの捉え方についての解説や事例を取り上げる。
達成目標／Course Goals
・デザインとコミュニケーションの関係性を理解する。
・デザイン領域の拡大と、社会に対する影響力を理解する。
・授業内での議論を通して、デザイン思考的アプローチを体得する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

26

01
02
03
04
05
06
07
08

コミュニケーションデザインの事例紹介（デザインスタディより）（有田）デザイン（発想）のしかた❶（有田）
コミュニケーションデザインの事例紹介（グッドデザインより）（有田）デザイン（発想）のしかた❷（有田）
コミュニケーションデザインの事例紹介（サインデザインより）（有田）デザイン（発想）のしかた❸（有田）
コミュニケーションデザインの事例紹介（その他の事例より）（有田）デザイン（発想）のしかた❹（有田）

09
10
11
12
13
14
15
16

ビジュアルコミュニケーション（岡本）デザインの領域（岡本）
広告デザイン（岡本）
コピーライティング（岡本）クリエイティブアイデア（岡本）日本とグローバルのクリエイティブは違うのか？（岡本）クリエイティブのつくり方（岡本）
ブランドのコミュニケーション（岡本）

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業時に示す内容や課題についてノートを作成すること。
キーワード／Keywords

ヒューマンセンタードデザイン、デザインシンキング、デザイン思考、プロトタイピング

履修上の注意／Notices

実務経験教員科目、SDGs科目
筆記用具必須、必要物は講義時に案内する。

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

必要物は講義時に案内する。
課題およびレポートによる評価

関連科目／Related course
リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes27

授業科目名(英文名)／Course title

デザインマネジメント概論／Introduction to Design Management

担当教員(所属)／Instructor

有田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

行男(芸術文化学部)
コース特色科目
授業種別／Type of class

講義科目

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and前期／Spring 水/Wed 1, 水Design/Wed 2
時間割コード／Registration Code 180333
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位
ナンバリングコード／Numbering Code

1A1‑16513‑1200

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・情報科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

９ : 産業と技術革新の基盤をつくろう

リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本科目は原則として『対面授業』で実施します。
ただし，新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点から，大学の活動指針レベルが上がった際には，変更となる可能性があります。変
更の際は，別途お知らせします。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標
デザインマネジメントの考え方を理解／Course Objectives／Educational Goalsする。
・デザインの実施においては、個々のデザイン開発だけに留まらず、大きな枠組みの中で、デザインを総合的かつ統合的に捉え、様々な活動を行うことが重要である事を学ぶ。
・企業であれば社内横断的な取り組みやプロジェクトを推進する力の必要性、地域であれば様々なステークホルダとの連携など、デザイン開発とその周囲に存在する人や物事、環境との関係性を考える。
達成目標／Course Goals
・デザインマネジメントの考え方を理解する。
・様々な事例を通して、デザインマネジメントを実施する上で必要となる要素、手法などの基礎的な方法論を理解する。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule28

01 デザインマネジメントの事例（社会編）
02 デザインの背景: 社会の変化について考えてみる
03 デザインマネジメントの事例（企業編）
04 デザインの背景: 幸せの在り方、経済の在り方について考えてみる
05 デザインマネジメントの事例（ものづくり・ことづくり編）
06 外部講師：SDG'sのデザイン（2021年度の実施内容）
07 デザインの背景: 職業と仕事の在り方について考えてみる
08 外部講師：就活のデザイン（2021年度の実施内容）
09 デザインマネジメントの事例（デザイン教育編）
10 外部講師: デザインと権利（2021年度の実施内容）
11 デザインマネジメントの事例（まちづくり＆行政編）
12 外部講師: 公共とデザイン（2021年度の実施内容）
13 デザインマネジメントの事例（未来編）
14 外部講師: 医療とデザイン（2021年度の実施内容）
15 課題発表①各自でテーマを設定し調査の上、記事として論考をまとめる
16 課題発表②各自でテーマを設定し調査の上、記事として論考をまとめる
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業毎にレポートの提出あり、授業で課す課題について取り組むこと。
キーワード／Keywords

デザインマネジメント、プロジェクトマネジメント、SDGs科目

履修上の注意／Notices

筆記用具必須、必要物は初回時に案内。

教科書・参考書等／Textbooks■教科書

実務経験教員科目■参考書■教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

Moodle上にて、適時資料を配布。
レポートと課題発表の内容を重視。

関連科目／Related course

コミュニケーションデザイン概論を履修していることが望ましい。

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes29

授業科目名(英文名)／Course title

デザインプロジェクトA（デザインマネジメント）／Design Project A

担当教員(所属)／Instructor

有田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

行男(芸術文化学部)
コース特色科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 水/Wed 1, 水
/Wed 2
時間割コード／Registration Code 180350
ナンバリングコード／Numbering Code

演習科目

対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and
Design
対象学年／Eligible grade

3年 ,4年

単位数／Credits 2単位

1A1‑16513‑1600

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・DS実践演習科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本科目は原則として『対面授業』で実施します。
ただし，新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点から，大学の活動指針レベルが上がった際には，変更となる可能性があります。変
更の際は，別途お知らせします。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
・デザインをソリューションとする事業計画の描き方を学ぶ。
・学外の企業と連携しテーマを設定、グループワークにて、デザインサーベイ、プランニング、事業計画、プロトタイピング、プレゼ
ンテーション、実施計画、実行、フィードバックという一連のプロセスを実践する。
※2021年度の連携先は調整中です。
・演習を通じて、プロジェクトをマネジメントする力を養う。
・企業において事業マネジメントの実務経験を持つ教員が、実践的な課題を設定、実践的な観点での指導を行う。
達成目標／Course Goals
・事業計画を立案、実行するための要素、手法を理解する。
・グループワークにおけるプロジェクト運営のプロセスを体得する。
・後期を通したグループワークと複数回のプレゼンテーションを通じて、コミュニケーション能力の向上とプレゼンテーション技術の向上を図る。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule30

01 オリエンテーション
02 連携する企業からの説明会
03 調査
04 調査のまとめと発表
05 アイディアの検討
06 中間プレゼンテーション
07 中間プレゼンテーションのフィードバック
08 追加調査
09 アイディアの具体化
10 詳細検討
11 プロトタイピング
12 プロトタイピングの検証
13 最終プレゼンテーションの計画
14 最終プレゼンテーション準備
15 最終プレゼンテーション
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業終了時に示す課題についてノートを作成すること。
キーワード／Keywords

履修上の注意／Notices

教科書・参考書等／Textbooks

事業計画、ビジネスプラン
実務経験教員科目
筆記用具必須、演習にあたっての必要物は適時案内
学外の施設と連携し実際にイベントを行うため、設営＆撤収については授業の振替を行い実施致します（詳細はオリエンテーション時に説明致します）
■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

適時資料を配布プロセス、プレゼンテーション、実施内容で評価

関連科目／Related course

デザインマネジメント概論、コミュニケーションデザイン概論など

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes31

授業科目名(英文名)／Course title

デザインプロジェクトB（クラフトデザイン）／Design Project B

担当教員(所属)／Instructor

渡邉 雅志(芸術文化学部)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

コース特色科目
授業種別／Type of class

実習科目

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and後期／Fall 火/Tue 4, 火Design/Tue 5, 金/Fri 4, 金/Fri 5
時間割コード／Registration Code 180354
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位
ナンバリングコード／Numbering Code

1A1‑16513‑1700

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor

渡邉雅志

MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲180354

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・DS実践演習科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

８ : 働きがいも経済成長も
９ : 産業と技術革新の基盤をつくろう

リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2020/09/23

この科目は「対面授業のみで実施」します。
新型コロナウイルスの状況により，変更がある場合には別途お知らせします。
‑‑‑‑‑‑
参考：（連携先は年度により変更する可能性があります）
2020年度の連携先は「波多巖木工所」（南砺市）。学童用品を中心に、材料仕入れから完成品まで全て社内で行っている強みを活かし、現在は木製のホームユースアイテムの開発に取り組んでいる。波多巖木工所自社ブランドアイテムとしての選定を目指す。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
デザインプロジェクトB（クラフトデザイン）は、デザイン基礎（ビジュアル、プロダクト、クラフト）、デザイン展開（ビジュアル、
プロダクト、クラフト）の延長にあり、より実践的な授業を展開するため、外部（企業、行政、各種団体）に協力を仰ぎ、産学連携を進めながら密度の高い地域連携授業として設定しています。
実務経験教員科目：
木工メーカー実務経験、他大学教員実務経験を活かし、デザイン提案および作品制作の実践的教育を行います。（渡邉雅志）
達成目標／Course Goals
・デザインプロセスにおいて問題解決能力や柔軟な発想力を身に付ける・素材の特性と製造の工程について理解を深める
・実際の地元企業の課題に取り組むことで実践的なデザイン力を高める
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule32

1. ガイダンス、グループ編成、リサーチ
2. 連携先見学
3. デザインリサーチ①／コンセプト立案
4. デザインリサーチ②／コンセプト検証
5. テーマ発表
6. デザインワーク①／スケッチ、3Dデータ、図面
7. デザインワーク②／モデル制作、プレゼン資料作成
8. 中間プレゼンテーション（連携先にてプレゼン）
9. 最終デザインの方向性を決定
10. モデリング ①スケッチ、3Dデータ、図面
11. モデリング ②プロトタイプモデル制作
12. モデリング ③プロトタイプモデル検証
13. モデリング ④プロトタイプモデル仕上
14. 最終プレゼンテーション準備
15. 最終プレゼンテーション（連携先にてプレゼン）※具体的な課題については連携先と協議中につき、授業スケジュールを変更する場合があります。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業時間内では、各自のアイデアや制作状況のチェックに多くの時間を割きますので、授業時間外で課題に取り組む時間が必要となります。
事前学修：授業に関連するキーワードや連携先企業※、連携先関連プロダクトや関連事業等を調べ、予備知識として収集しておいてください。（60時間以上）※連携先は変更になる可能性があります。随時、リアルタイム・アドバイスでお知らせします。
事後学修：授業で上がった課題を整理し、次回までにどこまで準備するべきか計画を立て、適宜材料を準備し制作に取り掛かって下さい。（60時間以上）
キーワード／Keywords
プロダクトデザイン、クラフトデザイン、木工、生活クラフト、日用品、地域連携授業

履修上の注意／Notices

実務経験教員科目、SDGs科目
デザイン基礎（ビジュアル、プロダクト、クラフト）、デザイン展開（ビジュアル、プロダ
クト、クラフト）を履修していることが望ましい。

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

必要に応じて配布。
受講姿勢４０％（積極性）と課題作品の内容６０％（提案性と完成度）で評価します。

関連科目／Related course

・デザイン基礎（ビジュアル、プロダクト、クラフト）・デザイン展開（ビジュアル、プロダクト、クラフト）
リンク先URL
地域連携ブログ／URL of syllabus or other information https://geibun‑regional.tumblr.com/post/635900270764785664/
https://geibun‑regional.tumblr.com/post/638173642765762560/
備考／Notes

33

授業科目名(英文名)／Course title

デザインプロジェクトD（ビジュアルデザイン）／Design Project D

担当教員(所属)／Instructor

岡本

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

知久(芸術文化学部)
コース特色科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 水/Wed 1, 水
/Wed 2
時間割コード／Registration Code 180364
ナンバリングコード／Numbering Code

演習科目

対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and
Design
対象学年／Eligible grade

3年 ,4年

単位数／Credits 2単位

1A1‑16513‑1900

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・DS実践演習科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

８ : 働きがいも経済成長も
９ : 産業と技術革新の基盤をつくろう

リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

本科目は原則として『対面授業』で実施します。
ただし，新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点から，大学の活動指針レベルが上がった際には，変更となる可能性があります。変
更の際は，別途お知らせします。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標
具体的な実案件へのデザイン対応力の／Course Objectives／Educational Goals
習得。
氷見市内の各事業所が抱える課題に対してデザイン・広告手法を用いた解決策の依頼を受け、具体的な企画提案を行います。実社会でのデザインワークと同じプロセス、コミュニケーションで、クライアント、カスタマー（消費者）と向き合いながら、様々な条件、制約の中で発見を提供するクリエイティブ能力の習得を目指します。
なお、優秀案は採用され実制作され、地域貢献を図る産学連携の取り組みです。
＜実務経験教員科目＞
広告業界クリエイティブメンバーとしてプロモーションデザインに携わってきた実務経験を活かして、プロの現場の第一線で必要とされるデザイン力･人間力について実践的教育を行います。
達成目標／Course Goals
地域の事業所が抱える課題に対して、デザインによりその解決をはかる力と責任感を養うため、以下の能力等の習得を目標とします。
・事業所とのオリエンテーションの重要性を知る（地域産業の実態把握）
・目的達成に必要なコンセプト構築力をつける（地域課題解決力の涵養）
・目的達成に必要な取材力と情報整理力をつける（地域産業の実態把握）
・プロモーションにおける表現力とプレゼン力をつける（地域貢献の理解）
・企画、制作、納品に至る時間と制作の自己調整力をつける（仕事の具体的理解）
・切実な地域課題と、現実的な評価に対する耐性をつける（仕事の具体的理解）
以上の過程から、地域産業の成り立ちや存続の実態と過酷さを知り、デザイナーが地域に果たす社会的意義や責任に対する自覚と、具体的な仕事の概要を身をもって理解します。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule34第１回：プロモーションデザインについての概論／企業担当分け
第２回：オリエンテーション／事業主との依頼内容の摺り合わせ
第３回：フィールドワーク等による、企画立案のための取材や市場調査
第４回：プロモーション企画の立案
第５回：フィールドワーク等による、制作のための広告素材の取材・収集
第６回：プロモーションカンプの制作と中間講評
第７回：最終プレゼンテーション／クライアントからの評価
第８回：評価展示（授業終了後、氷見市内２〜３カ所で展示公開）／一般層からの評価
備考１：参画企業は4から５社を予定しています。
備考２：オリエンテーションと最終プレゼンは現地（氷見市）で行います。その際、授業時間の超過が避けられないことをご了承ください。
備考３：フィールドワーク等による現地調査は学生の自主性に委ねたものです。
備考４：評価展示は授業終了後、日をあらためて開催します。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業外の自習活動（市場調査、クライアントへの取材･根回し、制作、担当教員とのブレスト、効果的な広告表現研究など）を積極的に行わなければ充分な成果が見込めません。
よって学生個々の自己責任による授業時間外でのスケジュール調整力や計画性が求められます。
（進捗状況にもよるが、少なくとも6時間は必要と思われる。）
キーワード／Keywords
情報デザイン、広告、プロモーション、ブランディング、DTP、企業オリエンテーション、
プレゼンテーション

履修上の注意／Notices

実務経験教員科目、SDGs科目
第１：この授業は地域と連携しています。提案された作品は展示によって一般カスタマーに公開され、実在の企業や団体の印象を左右することとなります。よって、広告やグラフィッ
クデザインへの単なる興味本位だけで履修するのではなく、提案に対してそれ相応の責任を自負した上での履修申告してください。
第２：後期授業開始前の履修調査対象授業です。申告を行った学生は、自動的に履修登録を行ったこととなり、以下の条件も伴います。
１）初日の企業担当分けを欠席した場合、その時点で履修希望を取り下げます。
２）途中リタイアは企業側への迷惑となりますので許されません。
以上の点を履修希望の際には注意して下さい。
第３：履修定員は35名限度を基準とします。この人数は依頼主１件に対して７名の担当者という算出であり、授業の円滑な進行と依頼主に対する負担を考慮した基準人数です。もし履
修希望人数が授業実施に支障をきたす超過をみた場合は、以下の条件によって履修生受入に調整をかけることとします。
１）第１に、選択必修科目であるデザイン情報コースの学生を優先。
２）第２に、｢CGデザイン演習｣の履修者を優先。
３）第３に、｢ビジュアルコミュニケーション演習Ａ｣の履修者を優先。
４）第４に、｢CGデザイン演習｣と｢ビジュアルコミュニケーション演習Ａ｣の成績を反映。
５）第５に、｢ビジュアルコミュニケーション演習Ｂ｣の履修者を優先。

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation･ 必要時に関連資料を配布。
出席、提案作品の成果（課題解決力とクライアントの満足度）で判断します。（出席30%、
課題の完成度70%）
初回授業、2回目の授業で行われる各事業所を訪問してのオリエンテーション、および最終回の最終プレゼンテーションの欠席、および無提案は、現実の業務における契約不履行と同等と見なし、その時点で不可とします。

35

関連科目／Related course

CGデザイン入門（2D）CGデザイン演習
ビジュアルコミュニケーション演習A
ビジュアルコミュニケーション演習B
サインデザイン演習
インフォメーションデザイン演習
コミュニケーションデザイン概論など

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes36

授業科目名(英文名)／Course title

デザインプロジェクトE（トランスポートデザイン）／Design Project E

担当教員(所属)／Instructor

内田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

和美(芸術文化学部)
コース特色科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

実習科目

2022年度／Academic Year
対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and後期／Fall 火/Tue 4, 火Design/Tue 5, 金/Fri 4, 金/Fri 5
時間割コード／Registration Code 180368
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位
ナンバリングコード／Numbering Code

1A1‑16513‑2000

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL
各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・DS実践演習科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2022/04/08

37

今年のプロジェクト企業は現在未定です
現在企業と調整中（2022/04/08）
参考として昨年の授業内容は以下の通り：「HONDA Design Center」 による直接指導デザインプロジェクトに決定しました！！
だく予定ですカーメーカーデザイナーから直接指導していた

基本、履修はデザイン志望の３年生以上が対象学年ですが、ホンダデザインのご協力と理解により、今回は１年生〜から受講可能となります（聴講生的参加となるため単位にはなりません）
カーデザインの世界を知るためのきっかけになる貴重な授業体験になるので受講希望者は内田先生まで直接連絡ください（履修数の調整があるため）‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
重要：本授業における受講対象者について
対象受講生はカーデザイン（トランスポート）希望の３年ですが、院生１年も受講可能とします、また受講生として（注：単位にはな
りません）が特別枠としてカーデザイン（トランスポート）希望２年生も聴講生として参加は可能、その場合は教員（内田）まで事前に相談‑‑
本科目は原則として『対面授業』で実施します。
ただし，新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点から，大学の活動指針レベルが上がった際には，変更となる可能性があります。変
更の際は，別途お知らせします。

授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

トランスポートデザインにおける専門かつ総合的なデザインを習得する

社会と技術が急速に進化する時代において、これからの時代に必要となるトランスポートを学び、デザイン視点による考察を通して新
たなトランスポートデザインの提案を行う
トランスポートデザインにおける基本理解からコンセプトメイキング、デザイン発想と表現習得、CADやCGレンダリングを用いたデザイ
ンプレゼンテーションまでの高度でかつ専門的知識を一連のデザインプロセスを通じて実践的に体験/学習する
本授業はトランスポート系デザイン目指す学生を対象とし、4年次におけるトランスポート系卒業課題へ進むための専門教育科目として位置付ける。本年は特別に2年生および院生１に対して聴講生としての参加が可能[今年度の協力企業はまだ未定]
決定次第アップします[昨年‑2021y‑の授業内容]
2021年は日産デザインセンター（予定）の協力により、高度で実践的なカリキュラムを予定、トランスポートの現場からの専門的知識と技術を学ぶとともに最終日は日産デザインセンター内にて日産デザイナー達へ直接プレゼンテーションを行う予定
達成目標／Course Goals
トランスポートデザインにおける専門かつ高度なデザイン技術力の習得
1：トランスポートデザイン（EX/INT)能力の向上
2：CMFデザイン能力の向上
3：UX/UIデザイン能力の向上
4：コミュ二ケーション能力の向上
5：トランスポートCAD技術の向上
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule

38

1:
2:
3:
4:
5:
6:
7:
8:
9:
10:
11:
13:
14:
15:

トランスポートデザイン ガイダンス
オリエンテーション 課題説明
トランスポートの基本構造
UX/UI インテリア デザイン
エクステリア1 デザイン
CMF デザイン
エクステリア2 デザイン
中間発表
コンセプト及び提案のリファイン
レンダリング・ビジュアライズCAD CG
デザインリファイン
トランスポートデザインプレゼンテーション 準備
最終デザインプレゼンテーション 総評 （日産デザインセンターにてプレゼンテーション予定）*スケジュールは今季（２０２０年）日産デザインセンター協力予定を参考にしたもので、今後変わる可能性あり
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
毎回授業ごとに企業側から出される宿題と修正に対する対応が必要
時間外のデザインリファインを必ず行うこと
キーワード／Keywords
カーデザイン、プロダクトデザイン、CMF、UX/UI、CAD、 CAID、人間工学、ユニバーサルデ
ザイン、サムネールスケッチ、アイディエーションスケッチ、クイックマーカースケッチ、
マーカーレンダリング 実務経験教員科目履修上の注意／Notices
本カリキュラムはトランスポート系企業に対して興味を持つる学生が対象
トランスポート系インターン参加希望者が望ましい
教科書・参考書等／Textbooks
■教科書
■参考書
・H‑point : the fundamentals of … / by Stuart Macey with… ― Art Center Collegeof Design, c2014<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9781624650192>
・スコット・ロバートソンのHow to draw : オブジェ… / スコット・ロバートソン, トマ
ス・バート… ― ボーンデジタル, 2014.5<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9784862462268>
・プロダクトデザイン : 商品開発に関わるすべての人へ / 日本インダストリアルデザイナ
ー協会編,日… ― ワークスコーポレーション, 2009.7<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9784862670632>■教科書・参考書に関するその他通信欄
成績評価の方法／Evaluation

別途指示
課題発表／提出を基本に受講／意欲態度（ホームワーク提出が基本）/最終プレゼンテーシ
ョンによる総合評価
企業側からのリクエストを十分理解した上で、柔軟なデザイン発想及びプレゼン力を+評価

関連科目／Related course

課題提出遅れや遅刻は減点
デザイン全般とインダストリアルデザインに関する授業全般

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

受講に関する相談は内田まで直接連絡相談ください39

授業科目名(英文名)／Course title

デザイン展開（プロダクトデザイン実習）／Studio: Product Design Training Ⅱ

担当教員(所属)／Instructor

内田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

和美(芸術文化学部),渡邉 雅志(芸術文化学部)
コース特色科目
授業種別／Type of class

実習科目

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and前期／Spring 火/Tue 1,
Design火/Tue 2,金/Fri 1,金/Fri
2
時間割コード／Registration Code 180340
対象学年／Eligible grade 3年,4年
単位数／Credits 2.0単位
ナンバリングコード／Numbering Code

1A1‑16513‑1400

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor

渡邉

雅志,内田

和美

MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲180340

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・DS実践演習科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

８ : 働きがいも経済成長も
９ : 産業と技術革新の基盤をつくろう

リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

本授業は、対面授業のみで実施します。
デザインコースの学生に向けて、プロダクトデザインにおけるデザインスキル向上のための地域連携実習を行う。連携先は年度ごとに随時設定する予定。
2022年度の連携先は「株式会社 今井機業場」に決定しました。（http://imaikigyo.ecweb.jp）※以下確定次第アップデートします。
初回の授業（6/14）は「連携先」で行います。
8:50 現地集合（連携先）
11:30 現地解散
「連携先」今井機業場：富山県南砺市野口888（野口工場）
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

地域と連携したテーマ「地域×芸文のプロダクト」に取り組む。デザイン展開力の向上を目的に、富山県および県内企業と連携した密度の高いプロジェクト型授業。リアリティのあるデザイン力、制作力、社会展開力を養い、社会的評価までを含めた総合的なプロダク
トデザインを学ぶ。連携企業が求めるテーマに対し、芸文のユニークで感度の高い提案でこれに応えていく。
実務経験教員科目：木工メーカー実務経験、他大学教員実務経験を活かし、デザイン提案および作品制作の実践的教育を行います。（渡邉雅志）
達成目標／Course Goals
・デザインプロセスにおいて問題解決能力や柔軟な発想力を身に付ける・素材の特性と製造の工程について理解を深める
・実際の地元企業の課題に取り組むことで実践的なデザイン力を高める

40

授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
授業計画

テーマ「地域×芸文のプロダクト」

第１回：ガイダンス（課題説明／連携先見学）
第２回：コンセプトワーク（リサーチ／課題及び可能性の発見／グループテーマ確定）
第３回：グループプレゼン（グループ・個人テーマ発表）
第４回：デザインワーク１（個人テーマ確定）
第５回：デザインワーク２（個人デザインブラッシュアップ）第６回：プレゼンテーションワーク（中間プレゼン資料準備）
第７回：中間プレゼンテーション（パワポを用いた提案） ※連携先にて（予定）
第８回：デザインワーク３（プロトタイピングデータ確認・完成・提出）
第９回：広報ワーク１（SNS記事作成）
第１０回：広報ワーク２（SNS記事確認・アップ）
第１１回：デザインワーク４（試作進捗状況チェック）
第１２回：プレゼンテーションワーク１（展示会場構成の検討）
第１３回：プレゼンテーションワーク２（展示会場構成の準備）
第１４回：プレゼンテーションワーク３（最終プレゼン資料準備）
第１５回：最終プレゼンテーション ※Meets GEIBUNにて（予定）※地域連携授業のため、スケジュールに変更がある場合があります。
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業時間内では、各自のアイデアや制作状況のチェックに多くの時間を割きますので、授業時間外で課題に取り組む時間が必要となります。
事前学修：授業に関連するキーワードや連携先企業※、連携先関連プロダクトや関連事業等を調べ、予備知識として収集しておいてください。（60時間以上）※連携先は変更になる可能性があります。随時、リアルタイム・アドバイスでお知らせします。
事後学修：授業で上がった課題を整理し、次回までにどこまで準備するべきか計画を立て、適宜材料を準備し制作に取り掛かって下さい。（60時間以上）
キーワード／Keywords
プロダクトデザイン、地域連携、地域ブランドデザイン

履修上の注意／Notices

実務経験教員科目、SDGs科目
芸文基礎演習B、芸文基礎演習C、芸文総合演習B、デザイン概論、デザイン基礎（ビジュア
ル・プロダクト・クラフト）を履修していることが望ましい。

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
・プロダクトデザイン : 商品開発に関わるすべての人へ / 日本インダストリアルデザイナ
ー協会編,日… ― ワークスコーポレーション, 2009.7<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9784862670632>
・レイアウト・デザインの教科書 : layout essent… / 米倉明男, 生田信一, 青柳千郷著,
米倉… ― SBクリエイティブ, 2019.2<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9784797397314>
・デザイン入門教室 : 特別講義 : 確かな力を身に付けられる… / 坂本伸二著,坂本, 伸二, ― SBクリエイティブ, 2015.7<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9784797351422>
・なるほどデザイン : 目で見て楽しむデザインの本。 / 筒井美希著,筒井, 美希, ― エム
ディエヌコーポレーション, 2015.8<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9784844365174>
・Design rule index : デザイン、新・25+… / William Lidwell, Kri… ― ビー・エヌ・
エヌ新社, 2010.11<https://opac.lib.u‑toyama.ac.jp/opc/xc/search/%2A?os[isbn]=9784861007194>

41

■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

・プロダクトデザイン 商品開発に関わるすべての人へ
・プロダクトデザインの基礎 ほか
授業に対する取り組み30％（積極性）、課題作品内容70％（提案性と完成度）で評価する
芸文基礎演習B、芸文基礎演習C、芸文総合演習B、デザイン概論、デザイン基礎（ビジュア
ル・プロダクト・クラフト）

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes42

授業科目名(英文名)／Course title

デザイン展開（ビジュアルデザイン実習）／Studio: Visual Design Training Ⅱ

担当教員(所属)／Instructor

有田

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

行男(芸術文化学部),岡本知久(芸術文化学部)

コース特色科目
授業種別／Type of class

実習科目

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and前期／Spring 火/Tue 1, 火Design/Tue 2, 金/Fri 1, 金/Fri 2
時間割コード／Registration Code 180336
対象学年／Eligible grade 3年 ,4年
単位数／Credits 2単位
ナンバリングコード／Numbering Code

1A1‑16513‑1300

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲180336

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・DS実践演習科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本科目は原則として『対面授業』で実施します。
ただし，新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点から，大学の活動指針レベルが上がった際には，変更となる可能性があります。変
更の際は，別途お知らせします。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標
一般的な社会で活用されるための、文／Course Objectives／Educational Goals
字・写真・イラスト・グラフィックスを用いたデザインの実施。
・ビジュアルデザインの展開を学ぶための演習。
・ビジュアルデザインの専門的な観点や知識についての理解を深めることをねらいとする。
達成目標／Course Goals
一般的な社会で活用されるための、文字・写真・イラスト・グラフィックスを用いたデザインを実施できるようになること。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule4301. オリエンテーション・課題A 説明（ミルクキャラメルのパッケージコピー）
02. 課題A データ制作
03. 課題A 試作
04. 課題A 試作の教員チェック
05. 課題A データ編集（ミルクキャラメルのデザインモディファイ）06. 課題A データ編集
07. 課題A 試作
08. 課題A 試作の教員チェック
09. 課題A 講評
10. 課題A 講評
11. 課題B̲1 説明（商品名称のタイプフェイスをデザインする）
12. 課題B̲1 データ制作
13. 課題B̲2 説明（商品モチーフをデザインする）
14. 課題B̲2 データ制作
15. 課題B 講評
16. 課題B 講評
17. 課題C 説明（チョコレートのパッケージ）
18. 課題C 調査
19. 課題C 調査報告
20. 課題C データ制作
21. 課題C 試作
22. 課題C 試作の教員チェック
23. 課題C 中間講評
24. 課題C 中間講評
25. 課題C 試作
26. 課題C 試作の教員チェック
27. 課題C 講評
28. 課題C 講評
29. 各課題の講評フィードバック
30. 各課題の試作
31. 展示32. 最終プレゼンテーション
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業内にて課す実習課題を完遂のこと。
キーワード／Keywords

ビジュアルデザイン、グラフィックデザイン、レイアウトデザイン

履修上の注意／Notices

イラストレーターおよびフォトショップでの作業を前提とする。
デザイン展開であるため、ビジュアルデザインを実践的に実施できる能力を得たい学生を対象として、課題のボリュームを含めて、難易度を高く設定しています。

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

授業時に適時資料を提示する。
授業に対する取り組み30％、課題提出内容70％で評価する。

関連科目／Related course

デザイン基礎（ビジュアルデザイン演習）を履修していること。

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes44

実務経験教員科目

授業科目名(英文名)／Course title

文化政策論演習／Seminar in Cultural Policies

担当教員(所属)／Instructor

安嶋

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

是晴(芸術文化学部)
コース特色科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 木/Thu 1, 木/Thu 2
時間割コード／Registration Code 180477
ナンバリングコード／Numbering Code

演習科目

対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and
Design
対象学年／Eligible grade

3年 ,4年

単位数／Credits 2単位

1A1‑27013‑0500

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲180477

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・DS実践演習科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

８ : 働きがいも経済成長も
１１ : 住み続けられるまちづくりを

リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2021/04/01

本科目は原則として『対面授業』で実施する。
ただし，新型コロナウイルス感染症拡大防止の観点から，大学の活動指針レベルが上がった際には本科目は「遠隔授業」により実施する。遠隔授業の実施方法等については、この科目の Moodle により確認すること。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）／Course Objectives

教育目標／Educational Goals

本講義は、地域を担う非営利組織の実践的な取り組みの理解を深める。特に地域の実態把握と、地域課題の解決に向けた地域住民による具体的な取り組み、評価、活用のプロセスを概観し、地域活性化のダイナミズムと関わらせながら検討する。なお本科目の担当教員
は、ふくい県民活動センターや輪島商工会議所で勤務した実績をもち、それらを踏まえた地域政策や文化政策についての講義を行う。

達成目標／Course Goals
非営利組織に関する具体的な知識の獲得を目指すとともに、文化資源と地域社会の関わりへの知見を広げる。また授業内のNPO法人設立のためのワークショップを通じて、実践的な地域経営の理解を深める。
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule45

１ ガイダンス
２ 非営利組織の概要
３ 非営利組織とは何か
４ （GW1)地域の現状
５ 非営利組織の歴史的経緯
６ （GW2)地域のNPO法人
７ 参加から協働社会へ
８ （GW3）地域課題×他地域のNPO法人
９ ポスト協働社会とは10 （GW4）NPO法人申請書作成について
11 NPOマネジメント
12 （GW5) NPO法人を立ち上げる①13 非営利組織の展望と課題
14 （GW6) NPO法人を立ち上げる②
15 まとめ
16 （GW7)最終発表※１回に２コマがセットで、前半を座学、後半はGWを行う
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
授業で学んだことを要約しノートにまとめること
毎回課題を課すので必ず次回までに取り組むこと※目安として毎回1時間程度が必要
キーワード／Keywords
非営利組織 文化資源 文化政策 地域資源 地域再生 まちづくり、SDGs科目 実務経験
教員科目履修上の注意／Notices
授業中に検索などでノートパソコン、タブレットを使用することがあるので必ず持参すること教科書・参考書等／Textbooks
■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation
関連科目／Related course

基本的に配布資料はムードルにアップする
適宜参考文献を紹介する
レポート(70％）、および講義内での発言(30％）※レポートについては既存の意見を踏まえた上で、自論を展開していることを評価する
文化政策概論 文化政策各論

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes46

授業科目名(英文名)／Course title

導入Ⅰ‑C（A‑１）

担当教員(所属)／Instructor

沖 和宏(芸術文化学部)

授業科目区分／Category

専門教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

共通科目
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

演習科目

2022年度／Academic Year
前期／Spring 木/Thu 4
時間割コード／Registration Code 180102

対象所属／Eligible Faculty 芸術文化学部／School of Art and
Design ,A‑1クラス
対象学年／Eligible grade 1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 2単位
年 ,4年
1A1‑12022‑0300

ナンバリングコード／Numbering Code
Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor
MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲180102

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・情報科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs
リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

【重要】
｢導入Ⅰ‑C」は、すべての受講をオンデマンド形式とする授業です。
ただし初回授業のみ対面形式で、使用するアプリケーションの起動方法や、オンデマンド授業の進め方（レクチャー動画の基本的な受講進度モデル）、
提出課題などについて説明します。
初回授業は４月14日(木)４限目・総合情報基盤センター３階端末室で行います。
オリエンテーションで渡された「情報システム利用承認書」を持参してください。
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
この授業では、DTPソフトを用いたグラフィックデザイン制作の実務経験をもった教員により、デジタル入稿・納品作業などの専門的な基礎オペレーションを実施可能にする、DTPデザインの操作法を身に付ける。また学部における、その後の創作活動を支援し、その活用の契機となることを目標とします。
達成目標／Course Goals
１．Adobe Illustratorの基本操作と活用の学習
２．Adobe Photoshopの基本操作と活用の学習
３．画像解像度やカラーモードなど、DTPに関する基礎知識の習得
４．文字の編集とデザインに対する精細な制作姿勢の習得
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule47

第１回〈対面授業〉授業ガイダンス※以降は〈オンデマンド授業〉形式とし、以下の８セクションとメイン課題の内容を各セクションごとのレクチャー動画と専用教材を使って修得していきます。
学生個々で授業外学修時間を含めた受講時間を自在に設け、前期授業期間内に内容を理解・修得してください。
§01

§02‑1

§02‑2

§03
§04
§05

§06

§07

§08

§Ex.

レイヤーの活用（イラストレーターの導入）
・イラストレーターとフォトショップのちがい・レイヤーの理解
図形オブジェクトの作成と編集①（図形作成ツール）
・図形ツールの基本的な操作と描画
図形オブジェクトの作成と編集①（図形の変形）
・移動、回転、拡大縮小などの変形機能の応用
図形オブジェクトの作成と編集②（ペンツール）
・ベジェ曲線描画の基本技能
・ベジェ曲線描画の応用技能
フォトショップでの選択範囲の設定
・様々な選択範囲設定の方法
画像合成処理の基本
・基本的な合成処理の方法
画像解像度の理解
・使用途に応じた解像度設定について
・適切な解像度の算出と設定法
印刷の仕組みと印刷フォーマットの作成
・カラーモードのちがいとしくみ
・必要な印刷条件について・フォーマットの作成とPDF書類への変換法
文字の編集
・テキストツールと書式パネルの操作と活用
・読みやすく美しいタイポグラフィーとは
印刷出稿の条件まとめ
・ファイルの入稿条件と方法
メイン課題について
・評価の対象となるメイン課題の内容を解説

授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
オンデマンド形式の授業は、時間割上の授業時間（90分）と授業時間外学修（学生任意の時間数）を合一した学修時間で修得するものです。
したがって全セクションの内容は、通常授業の総時間数（90分×15コマ）だけでは完了できないボリュームとなっています。
学生は各自で授業外学修時間を含めた受講時間をスケジューリングし、前期授業期間内にすべてのセクションを理解・修得してください。
キーワード／Keywords
実務経験教員科目
画像処理／レイアウト／タイポグラフィ／DTP／印刷／グラフィックデザイン／視覚情報伝
達 DS科目、DS科目（情報科目）履修上の注意／Notices
実技操作のための個人用PC（イラストレーター、フォトショップが入っているもの）に加え、別途、レクチャーを閲覧するためのタブレットやスマホがあることが、理想的な受講環境です。
もちろん自前のPC環境がない場合でも、大学のコンピュータ演習室（五福：情報基盤センタ
ー演習室、高岡：コンピュータ演習室C‑222、C‑223）を使った受講・修学が可能です。ただし、その場合は部屋の密集や換気に気をつけて行ってください。
教科書・参考書等／Textbooks
■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄
教員が作成したレクチャー動画（授業用YouTubeチャンネル）を閲覧しながら、専用の操作レジュメとトレーニング用ファイルを使用します。
操作レジュメ（PDF書類）とトレーニング用教材ファイルは、Moodle上にアップロードします。

48

成績評価の方法／Evaluation

１．提出物の採点による完成度と理解習熟度で評価します。
２．作品評価については以下の条件を内訳とします。
①印刷入稿用データとしての完全性の評価。
②アートワークの必然的な処理についての評価。（①と②の合算80％）③グラフィック・デザインとしての完成度の評価。（20％）
上記の①と②については、複数のチェック項目を定め、それに基づいて素点から加点もしく
は減点していき、主要な素点とします。③はいわば、芸術点のような観点であり、これを①と②の素点に加点したものが最終評点となります。

関連科目／Related course

プレゼンテーション／その他、DTPソフトによる制作技能が、成果やプレゼンテーションとして関与するコース特色科目全般

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes49

授業科目名(英文名)／Course title

データサイエンスの実践／Practicing Data Science

担当教員(所属)／Instructor

栗本

授業科目区分／Category

教養教育科目

地域課題解決型人材育成プログラ
ム科目／COC+Course※平成28年度入学者から適用‑

猛(教養教育院),滝谷 弘(総合情報基盤センター),朴銀鏡(国際機構)

総合科目系
授業種別／Type of class

開講学期曜限／Period

2022年度／Academic Year
後期／Fall 火/Tue 5
時間割コード／Registration Code 105850
ナンバリングコード／Numbering Code

講義科目

対象所属／Eligible Faculty 教養教育科目b
対象学年／Eligible grade

1年 ,2年 ,3 単位数／Credits 1単位
年 ,4年

1X1‑00041‑3100

Moodleコース統合時間割コード／Moodle course join Registration Code
Moodleコース登録教員名／Moodle course registered Instructor

滝谷

弘,朴

銀鏡

MoodleコースURL／Moodle course URL

https://lms.u‑toyama.ac.jp/enrol/index.php?id=2022̲105850

各種教育プログラム1／Various educational programs1

DS・情報科目

各種教育プログラム2／Various educational programs2
各種教育プログラム3／Various educational programs3
各種教育プログラム4／Various educational programs4
各種教育プログラム5／Various educational programs5
SDGsとの関連／Related SDGs

４ : 質の高い教育をみんなに
１７ : パートナーシップで目標を達成しよう

リアルタイム・アドバイス／Real‑time advice

更新日

2022/01/13

原則として対面授業のみで実施(ただしコロナ対応で五福キャンパスでの授業が遠隔授業となっている場合はそれに従う．)
授業のねらいとカリキュラム上の位置付け（一般学修目標）
教育目標／Course Objectives／Educational Goals
データを利活用するにあたっては，統計，コンピュータを用いたデータ処理，プログラミング基礎等の知識と技術が重要になる．本授業では必修科目である「情報処理」で学んだIT技術をベースとして，それをさらに発展させたデータサイエンスの基礎技術を身につけることを目標とする．LMSを用いたオンデマンド型の授業で理論を学び，それを端末室での対面授業で実践する形式で授業を行う．
達成目標／Course Goals＊ 様々な手法を用いてのデータの分析方法を身につける．
＊ データ分析に必要な統計学の基礎を身につける．
＊データ分析に役立つツールの基本的な使い方を身につける．
授業計画（授業の形式、スケジュール等）／Class schedule
第1回: データサイエンスの概念と表計算ソフト を用いたデータ分析‑1 (平均，標準偏差，ヒストグラム)
第2回: 表計算ソフトを用いたデータ分析‑2 (散布図，相関係数，回帰直線)
第3回: データ操作のための技術とプログラミングの基礎
第4回: R によるデータ分析‑1 (平均，標準偏差，ヒストグラム)
第5回: R によるデータ分析‑2 (散布図，相関係数，回帰直線)
第6回: R によるデータ分析‑3 (主成分分析，クラスター分析)
第7回: Python によるデータ分析‑1 (散布図，相関係数，ヒートマップ)
第8回: Python によるデータ分析‑2 (主成分分析，クラスター分析)
授業時間外学修（事前・事後学修）／Independent Study Outside of Class
事前学修：Moodle上の資料を予習し，授業内容の概要を把握するとともに理解不足の点を確認する（2時間以上）
事後学修：授業時に指示された課題をこなし，結果をMoodle に提出する（2時間以上）

50

キーワード／Keywords

データサイエンス，統計の基礎，コンピュータでのデータ分析，プログラミング
R，Python

履修上の注意／Notices＊授業は教育用端末室に設置されているPCを使い，実習形式で実施する．

教科書・参考書等／Textbooks

■教科書
■参考書
■教科書・参考書に関するその他通信欄

成績評価の方法／Evaluation

関連科目／Related course

教科書は使用しない．Moodle 上に授業資料を掲示する．
[参考書]＊「データサイエンス入門 第２版」，竹村彰通 他編著，学術図書，2000円，ISBN 978‑4‑
7806‑0730‑7＊ データサイエンスの基礎 (データサイイエンス入門)，濱田 悦生 著，狩野 裕 編(講談社，2019年，2200円，ISBN 978‑4‑06‑517000‑7)
試験は行わない．
授業内容を正しく理解し，ICT の技術を身につけた上で毎回の授業時に出す課題に取組むこと．
課題の得点を合計したもので成績を評価する．
情報処理，データサイエンスの世界

リンク先URL／URL of syllabus or other information
備考／Notes

51

University of Toyama: Mathematical, DATA Science & Al Education

富山大学のデータサイエンス科目一覧 （カリキュラムマップ）
⼈⽂学部

教育学部
（⼈間発達科学部）

経済学部

芸術⽂化学部【富⼭⼤学DS教育の到達⽬標】
全ての富⼭⼤学⽣は，それぞれの専⾨分野に応じた
実践的なデータサイエンス能⼒を⾝につけている。

都市デザイン学部

理学部

⼯学部

医学部

薬学部
医療統計学

社会調査法(a)
社会調査法(b)
社会調査法(c)
社会調査法(d)社会⽂化演習
統計学(1)
統計学(2)
⼼理学統計法
⼼理学実験Ⅰ
⼼理学実験Ⅱ
⼼理学演習(A)
⼼理学演習(B)
⼼理学演習(C)
⼼理学演習(D)
⼼理学演習(E)
⼼理学演習(F)
⼈⽂地理学フィールド演習(1)
⼈⽂地理学フィールド演習(2)
地理情報科学(GIS)実習
⼈⽂地理学特殊講義(a)

社会調査法
⼼理学実験法⼼理統計学
バイオメカニクス
環境測定と誤差
情報集中演習
基本統計
アルゴリズムとデータ構造

データサイエンス⼊⾨
⾏動・社会⽂化⼊⾨

発達科学概論ネットワークリテラシー【情報処理系】 情報処理【必修】
応⽤情報処理基礎数学
社会データサイエンス⼊⾨【社会科学系】 地域の経済と社会・⽂化

CG 基礎演習
芸⽂基礎演習D
導⼊Ⅰ-C
導⼊Ⅱ-F

データサイエンスⅢ/
ビッグデータ解析基礎
気⽔圏情報処理論
構造・材料実験
地盤・⽔理実験
都市・交通情報通信
防災と情報
移動現象論Ⅱ
材料デザイン⼯学実験A
材料デザイン⼯学実験B
材料デザイン⼯学実験C
材料デザイン⼯学実験D

情報数理特論A
情報数理特論B
確率論
物理学実験B
物理学実験C
物理化学実験
無機分析化学実験
進化⽣態学
⽣体構造学実験Ⅱ
⽣体制御学実験Ⅱ
⼤気物理学
⽣物圏環境科学実験Ⅲ

デジタル信号処理
パターン認識ブレインコンピューティング
⾳情報学
画像処理⼯学機械学習
⾃然⾔語処理情報セキュリティ
情報ネットワーク
知能情報⼯学実験C
通信システム
センサ⼯学
計測⼯学
計測⼯学演習システム⼯学
バイオインフォマティクス
情報処理
⽣命⼯学実験Ⅲ
組み込みシステム
マルチメディア⼯学
⽣体計測⼯学

診療情報・臨床研究と医療
対⼈保健学
環境保健学
⽣命倫理学
疫学・保健統計研究室配属

データサイエンスⅡ／多変量解析
地球情報学
地質学実験
地球計算機実習
海洋物理学
気象学
雪氷学
地殻物理学
地球電磁気学
地球内部物理学
プログラミング基礎
プログラミング演習
応⽤数学
構造⼒学基礎⽔理・⽔⼯学基礎
測量学及び実習
地盤⼯学基礎都市と交通の基礎理論
材料⼯学序論Ⅱ
材料⼒学
計算材料学Ⅱ

解析学Ⅲ
解析学Ⅳ
プログラミングⅠ
物理実験学
物理学実験A
プログラミング実習
⽣命情報科学
⽣体構造学実験Ⅰ
⽣体制御学実験Ⅰ
植物⽣態学
環境化学計測
環境物理学
⽣物圏環境科学実験Ⅰ
⽣物圏環境科学実験Ⅱ

フーリエ解析
計算機アーキテクチャ
情報理論
知的システム
データサイエンスⅡ
プログラミング基礎／
電気電予,機械,⽣命,応⽤化学
プログラミング応⽤A
ディジタル電⼦回路
電気電⼦計測⼯学
アルゴリズムとデータ構造
オブジェクト指向
ソフトウェア⼯学
データベース論
ヒューマンコンピュータインタラクション
⼈⼯知能
⽣体情報処理知能情報⼯学実験A, B
論理情報回路
基礎センサ⼯学
図形情報演習
数値解析
⼯学基礎実験
データ解析概論
応⽤数学

公衆衛⽣学
⾏動科学

データサイエンスⅠ／確率統計
微分積分
線形代数
微分積分Ⅰ 線形代数Ⅰ
微分積分Ⅱ 線形代数Ⅱ
⼒学
応⽤数学

微分積分学Ⅰ
微分積分学Ⅱ
線形代数学
応⽤数学基礎

解析学A
解析学B
線形代数学A
線形代数学B
物理数学A
基礎⽣化学

52

助産学ゼミナール
最先端医療と看護
ヘルスケアシステム論
地域看護⽅法論Ⅰ

物理系実習（物理化学I )微分積分Ⅰ,Ⅱ
熱・波動
線形代数Ⅰ,Ⅱ
情報倫理
データサイエンスⅠ
線形代数演習
離散数学
プログラミング基礎／知能情報
プログラミング応⽤B
プログラミング実習A,B
微分積分演習【理系基盤教育系】 解析学-A 解析学-B
微分積分Ⅰ-A 微分積分Ⅰ-B 微分積分Ⅰ-C 微分積分Ⅰ-D 微分積分Ⅰ-E
線形代数Ⅰ-A 線形代数Ⅰ-B 線形代数Ⅰ-C 線形代数Ⅰ-D 線形代数Ⅰ-E
線形代数学【⾃然科学系】 ⾃然と情報の数理
社会と情報の数理
コンピュータの話
科学技術への扉-B

統計学
医療系実習（薬剤学）
総合薬学演習
医療薬剤学
合成化学
製薬企業と創薬﹀

発達福祉統計学
特別⽀援教育研究法
環境物理学実験確率論
マルチメディアシステム
マルチメディアシステム演習︿研 究 医 養成

専⾨教育科⽬社会学フィールド演習(a)社会学フィールド演習(b)社会学フィールド演習(c)社会学フィールド演習(d)⼼理学研究法Ⅰ
⼼理学研究法Ⅱ
⼼理学実験法Ⅲ
⼼理学実験法Ⅳ
⼈⽂地理学フィールド演習(3)
⼈⽂地理学フィールド演習(4)

特殊講義
データサイエンス基礎論
データサイエンス・
プレゼンテーション論 デザインのためのデータ活⽤実習
コンピュータグラフィックス
データサイエンス実践演習Ⅰ
デザインマネジメント概論
データサイエンス実践演習Ⅱ
デザイン展開(プロダクトデザイン実習)
デザイン展開(ビジュアルデザイン実習)
計量経済学-A
デザインプロジェクトA
計量経済学-B
デザインプロジェクトB
⾦融論Ⅰ-A
デザインプロジェクトD
⾦融論Ⅰ-B
デザインプロジェクトE
経済情報処理⽂化政策論演習
経営システム-A
経営システム-B
統計学-A
統計学-B
経営学と経済学で出る数学
情報システム論-A
情報システム論-B
ミクロ経済学Ⅰ-Ａ
ミクロ経済学Ⅰ-Ｂ
ミクロ経済学Ⅱ-Ａ
ミクロ経済学Ⅱ-Ｂ
マクロ経済学Ⅰ-Ａ
マクロ経済学Ⅰ-Ｂ
デジタルコンテンツ
マクロ経済学Ⅱ-Ａ
デジタルコンテンツ演習
マクロ経済学Ⅱ-Ｂ
Web演習Ⅰ
調査データ解析Web演習Ⅱ
マーケティング論-Ａ
CG ⼊⾨演習(3D)
マーケティング論-Ｂ
芸⽂総合演習D
ファイナンスの基礎
⼈間⼯学概論経営数学-A
コミュニケーションデザイン概論
経営数学-B
オペレーションズ・リサーチ-Ａ
オペレーションズ・リサーチ-Ｂ
財務会計論-Ａ
財務会計論-Ｂ
原価計算論-Ａ
原価計算論-Ｂ
管理会計論-Ａ
管理会計論-Ｂ
経営モデル分析
会計情報システム論

医学統計
総合実習
社会医学実習地域看護学実習
神経・脳科学
臨床薬理・EBMと医療【医療・健康科学系】 脳科学⼊⾨【総合科⽬系】 脳科学⼊⾨
データサイエンスの世界
データサイエンスの実践

取組概要
修了要件
以下の要件を満たした学⽣に修了証を授与＜リテラシーレベル＞
４科⽬８単位以上修得（教養教育科⽬専⾨教育科⽬問わず）＜応⽤基礎レベル＞
８科⽬１６単位以上修得（教養教育科⽬︓２科⽬４単位以上
専⾨教育科⽬︓３科⽬６単位以上）＜実践活⽤レベル＞
応⽤基礎レベルの修了要件＋
DS実践演習科⽬から３科⽬６単位以上修得

本プログラムの特徴
・全学部の１年⽣が必修科⽬として「情報処理」を履修
本科⽬は，認定制度に定める５つの項⽬の基本を網羅
全学⽣は，数理・データサイエンスと情報処理の基礎を各⾃がパソコンを操作しながら学修・教養教育科⽬で各専⾨性に対応する
数理・データサイエンス・AI教育の基礎を⾝に付ける・専⾨教育では，各学部の専⾨性に応じた科⽬を開講
・学⽣の多様なニーズに応える科⽬を開講
総合⼤学ならではの，多彩な科⽬を開講
学⽣は他学部履修制度により，⾃⾝の興味・関⼼に応じて他学部の科⽬も履修可能

53