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授業概要
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データサイエンス分野における世界的なレベルの先端研究を広く俯瞰し、その基本技術と基礎知識を修得することは重要である。本講義では、自然環境、社会環境を対象としたデータサイエンスの研究動向について、大局的かつ、具体的な研究事例を取り上げて解説し、この分野の先端研究の基礎を形成する。データサイエンス分野の最先端のビジネス、技術と社会応用に関する研究動向について、それら分野の研究者及び実践者の知見をベースとした解説、実習を中心に講義を行う。この講義では、特に、人工知能、知識ベース、サイバー・フィジカル・システム、データサイエンス・ビジネスモデリングを中心とし、独自の研究テーマ設定への知見と基礎技術を修得する。
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知識・専門性の到達目標
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データサイエンス分野に関する専門的知識・リテラシー・スキル・感性を有し、それらが一体化した実践的な分析力を身につけ、次世代の高度情報社会とグローバル社会の多様なイシューを実践的な分析で解決する方法論を身につける。【データサイエンスの専門性】
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関心・態度・人格の到達目標
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思考力・判断力の到達目標
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多種多様で膨大なデータを人工知能技術を用いて抽出・分析・発信することにより、そのイシューの解決をはかる方法論を身につけている。【情報分析力・課題解決力】
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交感力・発信力の到達目標
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複雑なデータから迅速かつ適切に多様な状況的・文化的文脈（コンテクスト）に応じた有益な知識を抽出・分析・発信することができる。【表現力】
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「響学スパイラル」取り組み方法
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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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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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D：討議（ディスカッション、ディベート等）
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E：グループワーク
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F：発表（プレゼンテーション）
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G：実習、フィールドワーク
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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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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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Ｊ：講義のみ
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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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B：講義資料や授業教材のオンライン配信
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C：レポート課題等のオンライン提出
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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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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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F：Zoom、Google Meet等のミーティングツールの活用
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G：その他
AIツール
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予習
（事前学修）
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各授業
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参考文献、データサイエンス関連研究などを調べ、現在の人工知能データサイエンス研究の動向を習得する。
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［
平均120
］分
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復習
（事後学修）
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各授業
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講義内での議論と提案についてまとめ、論点を明確する。今後の研究課題への応用・展開を試みる。
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［
平均120
］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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課題レポート(個人による提出)および口頭発表
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100
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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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0
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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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データサイエンス、人工知能（ＡＩ）と知識ベース研究（担当：清木 康）
知識処理・知識ベースの概要：データベース、知識処理および知識ベースの技術的背景、および、基本的な概念について解説する。
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2.
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データサイエンス、人工知能（ＡＩ）と知識ベース研究（担当：清木 康）
知識処理と知識ベース（時間、空間ベース）：データベース・システム、知識ベースシステムを構築するためのシステム、また、時間的、空間的情報により、知識ベース間データを検索・結合する方法について解説する。
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3.
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データサイエンス、人工知能（ＡＩ）と知識ベース研究（担当：清木 康）
知識ベースの時間・空間情報処理への応用：時間的、空間的情報を有する知識ベースを対象とした検索、意味計算などの新しい知識ベース検索を実現する知識ベースシステムについて解説し、時空間知識ベースのデザイン分野への応用、特に、モバイルコンピューティングへの応用について実習を行う。
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4.
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データサイエンス、人工知能（ＡＩ）と知識ベース研究（担当：清木 康）
3次元の地理的空間軸、1次元の時間軸、および、多次元の意味空間軸上に配置される自然環境、社会環境事象を5次元空間（3次元地理的空間軸、1次元時間軸、1次元に縮退した意味空間軸）の世界地図上に写像し、自然環境、社会環境の事象の状況、および変化を検索、共有、分析するシステムについて解説する。
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5.
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人工知能（ＡＩ）研究とデータサイエンス・ビジネスモデリング（担当：Virach Sornlertlamvanich）
近代の人工知能（ＡＩ）とデータサイエンス研究の相関と近未来の動向について解説する。
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6.
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人工知能（ＡＩ）研究とデータサイエンス・ビジネスモデリング（担当：Virach Sornlertlamvanich）
人工知能（ＡＩ）の研究に影響を及んだダニエル・カーネマンが提唱した２つの思考モード（システム1・システム2）について解説する。
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7.
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人工知能（ＡＩ）研究とデータサイエンス・ビジネスモデリング（担当：Virach Sornlertlamvanich）
斬新的なビジネスのモデル可の方法論について解説し、産業およびビジネスに有利性を与えた人工知能（ＡＩ）とデータサイエンス実用例について紹介する。
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8.
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人工知能（ＡＩ）研究とデータサイエンス・ビジネスモデリング（担当：Virach Sornlertlamvanich）
大規模人工知能（ＡＩ）シティの構築について解説する。
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9.
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サイバーフィジカルシステムと人工知能（ＡＩ）応用（担当：武藤 佳恭）
サイバーフィジカルシステムにおけるAIの基礎と応用について解説する。
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10.
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サイバーフィジカルシステムと人工知能（ＡＩ）応用（担当：武藤 佳恭）
次世代ニューラルコンピューティングと応用技術について最新動向を解説する。
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11.
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サイバーフィジカルシステムと人工知能（ＡＩ）応用（担当：武藤 佳恭）
先端的セキュリティ技術についての研究動向と最新の研究について解説する。
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12.
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サイバーフィジカルシステムと人工知能（ＡＩ）応用（担当：武藤 佳恭）
人工知能についての研究動向と最新の研究について解説する。
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13.
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データサイエンス・AIレポート発表会1（担当教員全員）
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14.
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データサイエンス・AIレポート発表会２（担当教員全員）
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留意事項
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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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『Knowledge, Information, and Creativity Support Systems』
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著者
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Thanaruk Theeramunkong, Susumu Kunifuji, Virach Sornlertlamvanich, Cholwich Nattee
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出版社
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Springer
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ISBN(13桁)
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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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2.
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書籍名
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『ファスト&スロー(上) あなたの意思はどのように決まるか?』
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著者
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ダニエル・カーネマン
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出版社
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ハヤカワ・ノンフィクション文庫
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ISBN(13桁)
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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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3.
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書籍名
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『イノベーションするAI』
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著者
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武藤 佳恭、宇田川 誠
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出版社
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春秋社
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ISBN(13桁)
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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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4.
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書籍名
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『Information Modelling and Knowledge Bases (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications)』
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著者
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Yasushi Kiyoki, Hannu Jaakkola
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出版社
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IOS Press
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ISBN(13桁)
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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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担当教員の実務経験（経歴・資格等）
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授業内容との関連性
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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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