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授業概要
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【概要】
武蔵野大学では情報技術(IT)の学修を通じて，変化し続ける社会の中で，様々な困難な課題を解決し，より良い未来を作り出すことのできる人材の育成を目指す．本科目では，本学を修了し，社会で情報技術を活用した活動を行うのに必要な手法を実践的に学ぶ．
本科目では，情報技法基礎で学んだ情報分析技法を発展させ，ビジネスインテリジェンスと呼ばれる，データを起点とした意思決定のためのプロセス/手法/ツールを，リアルなデータや問題解決に取り組みながら学ぶ．近年，多くの企業では情報の蓄積・共有化が進み，これらのデータを活用して迅速な意思決定や問題解決を行うビジネスインテリジェンスと呼ばれる能力は，企業の一部の人ではなく，すべての人々に求められる能力となってきている．本科目では，BIツールと呼ばれる，膨大なデータをリアルタイムに可視化するツールを活用し，データを多角的に可視化することを通じて，データの本質を見出し，迅速な問題発見や意思決定を行うための技法を身につける．具体的には，ある店舗の売上高を向上させるための施策を情報分析に基づいて提案を行う．このために，企業の売上データに加え，気象データのようなオープンデータ，自ら収集した競合店舗データや店舗に関するつぶやき情報など，多彩なデータソースや技法を駆使して，実際の店舗の課題の発見，要因の分析，売り上げや顧客数増加のための施策立案など，一連の問題解決プロセスを回し，実際の店舗に対して具体的な提案のプレゼンテーションを行う．これらを通じて，実社会に適用できるような実践的な問題発見及び解決能力，提案力を身につける．
授業方法としては，情報分析サイクルを何度も回し，繰り返し学修によって操作スキルの定着と分析能力の向上を目指す．また個人毎に課題に取り組むが，グループディスカッションを重視し，学生相互の学び合いを通じて分析力を高め合う．
【達成目標】
1. 組織で実践的に活用されているBIツールを活用した情報可視化スキルを身につける
2. 可視化された情報を読み取る力(データ解釈力)，課題発見や仮説立案力および検証力を身につける
3. 情報分析サイクルを繰り返し回し，データに基づく説得力のある問題解決および提案ができる能力を身につける
※本科目では，「情報技法基礎」の履修を前提に講義と演習を進める．
※本科目は，武蔵野大学の副専攻「AI活用エキスパートコース」を構成する科目群の一つで，基盤科目に位置づけられる．上記副専攻コースの認定には基盤科目の所定の単位数取得が必要になる．なお，副専攻コースへの参画がされていなくても本科目を履修することができる．詳しくは以下のコース説明を参照すること．
https://risyuyouran.musashino-u.ac.jp/faculty/curriculum-faculty/ai/
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知識・専門性の到達目標
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情報技法基礎で学んだ知識をベースに、実社会で利用されている情報可視手法及び分析ツールに関する知識を習得し、適切に適用できるようになる。【教養・基礎学力】
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関心・態度・人格の到達目標
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社会で発信される様々な情報が、どのようなデータや情報分析に基づいて導出されたかを推測でき、その問題点を発見・指摘できるなど、情報に対しての自律的能動的な学習態度を醸成する。【自己認識力・他者理解力】
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思考・判断の到達目標
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情報技法基礎で習得した分析力を、複雑で高度な課題に適用できる水準に高めることで、マーケット分析等の現実社会の課題に取り組むことができるようになる。【情報分析力・論理的思考力・判断力】
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実践的スキル・表現の到達目標
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情報分析技術を活用して発見した課題や導出したアイデアを、他者に伝達し説得するために、各種の可視化手法を用いて表現できるようになる。【表現力】
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「響学スパイラル」取り組み方法
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武蔵野大学「響学スパイラル」に基づき，以下の内容で授業を実施します．
[響学] 解がひとつではないテーマに対して、多種多様な視点や発見があることを，毎回の授業のグループディスカッションやプレゼン、相互評価を通じて学びます．
[問う] 分析テーマに対して，自分自身で問い（仮説）を立て，多彩な分析視点を獲得します．
[考動する] BIツール(Tableau)を用いた分析を行い，その意味を考察・議論します．試行錯誤を繰り返し，分析サイクルを何度も回すことで，手を動かしながら，分析を深めます．
[カタチにする] 情報分析に基づき，施策（アイデア）を創出し，提案という形に表現します．提案は，ビデオレポートという新しい表現メディアで作成します．
[見つめ直す] 作成した提案内容をプレゼンし相互にフィードバックを与え合います．そこから提案を見つめ直し，ブラッシュアップしより良い提案へと高めていきます．
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授業における「アクティブな知」の要素
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授業形態
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対象
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A：課題解決型学習（PBL）企業、自治体等との連携あり
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B：課題解決型学習（PBL）連携なし
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-
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C：反転授業（知識習得を授業外で行い、知識確認等の要素を教室で行う授業形態）
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○
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D：討議（ディスカッション、ディベート等）
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○
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E：グループワーク
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○
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F：発表（プレゼンテーション）
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○
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G：実習、フィールドワーク
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-
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H：双方向授業（ICT活用なし：対話型、リアクションペーパー等）
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-
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Ｉ：双方向授業（ICT活用あり：クリッカー、タブレット、スマートフォン等）
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○
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Ｊ：講義のみ
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-
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Ｋ：その他
PCを活用した演習
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○
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授業における「ICTの活用」について
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授業形態
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対象
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A：ノートPC必携
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○
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B：講義資料や授業教材のオンライン配信
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○
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C：レポート課題等のオンライン提出
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○
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D：質問やレポート課題等へのフィードバックにおける学修管理システムの活用
（学修支援システム(Course Power)、Google Classroom、Teams等）
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○
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E：オンラインメディアの活用
（e-Learning、edX、Coursera、JMOOC等のOpen Educational Resources）
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○
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F：Zoom、Google Meet等のミーティングツールの活用
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○
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予習
（事前学修）
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各授業
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指示された事前学修課題や授業外課題を，指定の締切日までに各自で計画的に実行し，提出する．
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［
35
］分
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復習
（事後学修）
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各授業
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1) 各回の授業で学んだ学修内容のサマリを作成し提出する
2) 各回の課題の成果物に対して，教員やクラスメイトから受けたフィードバックコメントを反映し，ブラッシュアップした成果物を提出する．
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［
35
］分
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成績評価
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評価項目
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評価項目の詳細内容
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割合
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課題提出（レポート）
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・各週の課題の成果物 50%
・ミニプロジェクトの提案（第６週/７週）30%
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80
%
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小テスト
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0
%
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試験
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0
%
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実習・学外学修活動
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0
%
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その他
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各回の提出物(授業内容サマリ、グループワークのフィードバックコメントの提出など），グループワークへの貢献度など
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20
%
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授業計画
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授業回
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内容
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1.
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【同時双方向授業】情報可視化ツール(Tableau)の基本概念と操作
本授業の主題である情報を可視化することの意義を理解する．また，本授業で学ぶツールや技法に関して，その概要を理解する．情報可視化のための基本ツールとして，BIツールと呼ばれるTableauを利用する．ここではその概要を理解し，基本チャートの作成方法など基本操作を学ぶ．
[予習]
①授業ガイダンスに関する説明動画を見てくる
②Tableauをインストールしてくる
[復習]
①授業の振り返りを作成し提出する
②Tableauの基本操作を理解し実行できるようになるまで，繰り返し基本操作課題に取り組む
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2.
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【オンデマンド授業】データ可視化による情報分析（個人ワーク編)
Tableauによるデータ可視化を通じた情報分析の基礎を学ぶ．具体的には，リアルな店舗の売り上げデータを用いて，その店舗の顧客や売り上げの特徴を可視化し，店舗の課題を発見する．オンデマンド動画を自学修することで，情報可視化の基礎知識を学ぶ．その上で，各自で情報可視化および分析課題に取り組む．
[予習]
①指示されたオンデマンド動画を自学修する．
②”授業外課題”（ビデオレポート課題，データ収集課題等）を計画的に着実に進めておく．期日までには結果を提出する
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3.
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【同時双方向授業】データ可視化による情報分析（グループワーク編)
グループ毎に相互学修を行う．オンデマンド授業において，各自で取り組んだ個人課題の成果を発表し，相互にコメントしあい，各人の分析をブラッシュアップさせる．また，他のグループメンバーの発表を聞き，そこから多様な分析視点に関する学びを得る．グループ活動後，全体発表および教員による解説を聞き，重要なポイントを再確認する．
[復習]
①授業の振り返りを作成し提出する
②グループディスカッションや教員からのコメントを受けて，分析結果をブラッシュアップし提出する
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4.
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【オンデマンド授業】複数のデータソースを活用した分析（個人ワーク編)
複数の異なるデータソースをIDを用いて結合し，統合的に分析できることを学ぶ．店舗の売り上げには多様な要因が影響を与えており，複数のデータソースを結合することで，その多様な要因を分析することが可能となる．具体的には，オープンデータである気象データを入手し，イントラデータである売上データと結合し，店舗の売り上げ金額や購入される品物に対する気象の影響を分析する．
[予習]
①指示されたオンデマンド動画を自学修する．
②”授業外課題”（ビデオレポート課題，データ収集課題等）を計画的に着実に進めておく．期日までには結果を提出する
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5.
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【同時双方向授業】複数のデータソースを活用した分析（グループワーク編)
グループ毎に相互学修を行う．オンデマンド授業において，各自で取り組んだ個人課題の成果を発表し，相互にコメントしあい，各人の分析をブラッシュアップさせる．また，他のグループメンバーの発表を聞き，そこから多様な分析視点に関する学びを得る．グループ活動後，全体発表および教員による解説を聞き，重要なポイントを再確認する．
[復習]
①授業の振り返りを作成し提出する
②グループディスカッションや教員からのコメントを受けて，分析結果をブラッシュアップし提出する
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6.
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【オンデマンド授業】不足するデータの収集と分析（個人ワーク編)
既存のデータだけでは十分な分析が行えない場合，新たにデータを収集する必要がある．ここでは，不足するデータを自身で収集し，それらを加えて分析することを学ぶ．具体的には，授業外課題で収集した店舗のSNSや口コミ情報，競合店舗に関するデータやZ世代の買い物行動に関するアンケート調査データの分析などと組み合わせることで，その特徴を発見するなど、ターゲットとなる顧客層の嗜好性や行動特性を明らかにする．
[予習]
①指示されたオンデマンド動画を自学修する．
②”授業外課題”（ビデオレポート課題，データ収集課題等）を計画的に着実に進めておく．期日までには結果を提出する
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7.
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【同時双方向授業】不足するデータの収集と分析（グループワーク編)
グループ毎に相互学修を行う．オンデマンド授業において，各自で取り組んだ個人課題の成果を発表し，相互にコメントしあい，各人の分析をブラッシュアップさせる．また，他のグループメンバーの発表を聞き，そこから多様な分析視点に関する学びを得る．グループ活動後，全体発表および教員による解説を聞き，重要なポイントを再確認する．
[復習]
①授業の振り返りを作成し提出する
②グループディスカッションや教員からのコメントを受けて，分析結果をブラッシュアップし提出する
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8.
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【オンデマンド授業】モデルの構築と解決策の検討（個人ワーク編)
これまでの情報分析結果及び追加の分析も加えて，アウトカムに影響を与える因子を特定し，モデルを構築する．さらにモデルに基づく解決策を創出する．具体的には，ある店舗の売上モデルの構築と売り上げを向上させるための施策を創出する．
またTableauの機械学習を用いた高度分析機能を学び，情報分析におけるAI活用を体験する．
[予習]
①指示されたオンデマンド動画を自学修する．
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9.
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【同時双方向授業】モデルの構築と解決策の検討（グループワーク編)
オンデマンド授業において，各自で取り組んだ個人課題をベースにグループでディスカッションを行い，グループとしての１つの成果物を生成する．また，グループ活動後，全体発表を行い，他グループの発表から相互に学び合いを行うとともに，教員による解説を聞き，重要なポイントを再確認する．
[復習]
①授業の振り返りを作成し提出する
②グループディスカッションや教員からのコメントを受けて，分析結果をブラッシュアップし提出する
③第7週までの間に自分のペースでミニプロジェクトの準備を進めておく
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10.
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【オンデマンド授業】情報分析ミニプロジェクト：店舗への提案（前半)
ミニプロジェクト「店舗への提案」課題を各自で取り組む．次週に効率よく教員へ相談ができるように，提案内容の検討及び資料作成を進めておく．
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11.
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【同時双方向授業】情報分析ミニプロジェクト：店舗への提案（後半)
ミニプロジェクト「店舗への提案」課題を各自で継続する．教員は授業時間中は相談室に待機し，学生からの質問や相談を都度受け付けたり，助言を行う．
[復習]
①提案のプレゼンテーション動画（ビデオレポート）を完成させ，提出する
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12.
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【オンデマンド授業】情報分析ミニプロジェクト：発表および相互評価（グループ内評価)
他者のビデオレポートの提案を参照し，ルーブリックに従って相互評価を実施する．
[予習]
①ルーブリック評価に関する動画を閲覧し，評価方法を理解する．
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13.
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【同時双方向授業】情報分析ミニプロジェクト：発表および相互評価（全体発表)
学生間での相互評価及び教員評価の高かった提案を全体で共有し，良い提案（プレゼンテーション）から相互に学びを得る．
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14.
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【同時双方向授業】情報分析ミニプロジェクト：発表および相互評価（振り返り)
発表及び相互評価結果を受けて，グループ毎に振り返りを行う．またフィードバックコメントを受けて発表資料をブラッシュアップし，最終レポートを完成させる．
[復習]
①提案書をブラッシュアップし，最終レポートを提出する
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留意事項
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1)2クラス開講するが，授業運営上，人数制限をする可能性がある．
2)授業は各週毎に，1コマを同時双方向授業，1コマをオンデマンド授業で実施する．オンデマンド授業は，１コマ分に相当するビデオや資料の閲覧，演習課題への取り組みが指示されるので，各自のペースで任意の時間に実施すること．同時双方向授業では，学生間でのグループワークや教員からのフィードバックを実施するので，必ず指定された授業時間に出席すること．
3)通常は，前半が同時双方向授業，後半がオンデマンド授業となるが，第7週のみ例外で，2コマ連続(4限5限)で同時双方向授業となるので注意すること．もし２コマ目の5限の同時双方向授業に参加が難しい場合は，担当教員と相談すること．
4)オンライン授業では，学修管理システムおよびミーティングツールとしてTeamsを利用するため，本学の「ICTを活用した授業支援ポータルサイト」などで「Microsoft Teams」の利用方法を確認しておくこと．
5)第１回目の同時双方向授業の受講およびその準備に必要な情報は、MUSCATの「講義連絡」で1週間前までに告知するので確認すること．なお，1学期の授業は「履修登録」が確定した時点(授業の直前)ですみやかに告知するので，MUSCATの情報に注意すること．
6)正当な理由なしに3週以上欠席した場合，成績評価は「Ｘ（出席不足）」となる．なお，欠席した週の課題も必ず提出すること．課題の提出期限の詳細は，担当教員の指示に従うこと．
7)演習ではPCの利用を前提とする．スマートフォンやタブレットのみの受講は不可．また利用する「Tableau」ソフトウェアは，Tableau社のアカデミックプログラムにより学生用ライセンスが取得可能なため，個人で購入する必要はないが，事前にインストールはしておくこと．インストールなどの受講準備の情報も，MUSCATの「講義連絡」で事前に連絡する．
8)本科目は，副専攻(AI活用エキスパートコース)の習得を目指す学生は，履修を解除するとコースから離脱することになるので注意すること．
9)成績評価に関して詳しくは以下の説明を参照すること．
https://www.musashino-u.ac.jp/student-life/learning/results.html
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教科書
（購入必要）
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参考図書
（任意購入）
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1.
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書籍名
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『Tableauによる最強・最速のデータ可視化テクニック ～データ加工からダッシュボード作成まで』
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著者
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松島 七衣
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出版社
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翔泳社
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ISBN(13桁)
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4798159743
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参考図書に関する履修学生への連絡事項
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その他
（配布教材等により購入不要）
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参考URL
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実務経験のある教員等による授業科目
（実践的教育を行う授業科目）
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実践的教育を行う授業科目の種別
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対象
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a．実務経験を有する担当教員による実践的な授業科目
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〇
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担当教員の実務経験（経歴・資格等）
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林浩一
2002年～2015年 ウルシステムズ株式会社 ITコンサルティング事業本部長。
2009年～2019年 ピースミール・テクノロジー株式会社代表取締役社長。
日経BP社主催の提案書作成セミナー講師、同社出版の雑誌記事、ロジカルシンキング書籍の執筆
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授業内容との関連性
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ITコンサルティング会社(上記2社)にて、様々な企業に対する事業提案とコンサルティングを実施。
社内外の技術者や研究者をコンサルタントとして活動できるようにするために、ロジカルシンキングに基づく提案スキルの研修と記事執筆を実施。
本授業で使用する現実の小売企業の売上データは、授業の趣旨に賛同してくれた上記ITコンサルティング会社出身者から特別に提供いただいている。
本出身者は上述の研修を受けた元技術者であり、コンサルティング経験を積んだ後、現在、上記小売企業のICT担当取締役。
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b．企業や自治体等、学外から実務経験を有する講師を招いて行う授業科目
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学外講師の経歴・資格等
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授業内容との関連性
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c．企業や自治体等との連携により、学外でのインターンシップや実習、研修を行う授業科目
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実習先・実習の目的
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備考
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