副専攻(AI活用エキスパートコース)
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MU AI
武蔵野大学には AI 副専攻がある
武蔵野大学は考えてきました。AIが当たり前になったときのために、何を学ぶべきか。仕事をAIに奪われるのではなく、仕事をAIを使って作り出すにはどうすればよいか。この問いへの答えが、AI副専攻(正式名:副専攻「AI活用エキスパートコース」)です。
AI副専攻は、AIを活用するための知識とスキルを学ぶための副専攻です。大学の学部や学科で学ぶ専門のことを主専攻として、それに加えて、どの学部や学科でも学ぶことのできるもう一つの専門が副専攻です。AIがどこにでもある当たり前になるからこそ、どの主専攻とも併せて学べるAI副専攻が重要になるのです。
「活用」するエキスパートということ
AI副専攻が目指すのは、AIのエキスパートではなくて、AIを活用するエキスパートです。
「活用」とはどういうことでしょうか?それは道具をシーンに応じて使いこなすことです。楽器で考えてみて下さい。楽器を作る専門家と使う専門家は異なります。作る専門家が作るのは、どんな場面でも素晴らしい音色が出る楽器です。
一方、使う専門家は、感動を与えるために、どんなステージでどんなオーディエンスなのかを知り、シーンに応じた最高の演奏をする必要があります。AI副専攻で学ぶのは、AI技術自体を深く学ぶことではなく、AIを活用するシーンを深く理解するための力です。所属する主専攻で学んだ専門知識とAI活用力を使って、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しています。
NO AI NO LIFE
もうAIなしの生活なんて考えられない
いまから80年前に最初に登場したとき、建物を埋め尽くす装置として、一握りの軍関係者による弾道計算に使われていたコンピューターは、今では、誰もが身に付けているスマートフォンやスマートウォッチとなり、それなしの生活は考えられなくなりました。
いまはまだ、AIは特別な存在に感じられるかもしれません。しかし、AIなしの生活が考えられなくなっている時代がすぐそこまで迫っています。
liberal arts or sciences
主専攻は文系でも理系でもどっちでも
必要なのは、利用するシーンを深く理解し、そこにAIを適用したどんな新しいサービスができるのかを構想できる力です。そのために大切なのは、主専攻の専門性です。数理工学科や建築デザイン学科などの理系学科も、経済学科、法律学科などの文系学科も、その専門性にAI副専攻が掛け算されることで可能性が拡がるのです。
どんな学部でも学べるということは、つまり文系理系は関係ないということです。AIを活用するために、もっとも重要なことは数理系の能力ではないのです。
活動実績
「STREAMチャレンジ2024<ロボット部門>」で、AI副専攻1期生が特別賞を受賞しました
AI副専攻1期生の星川 真菜さん(環境システム学科3年生)が、「STREAMチャレンジ2024<ロボット部門>」において「君の隣にPepper:利用者に寄り添った日常会話で夜道の不安を緩和するPepper」で特別賞を受賞しました。 本コンテストは、ChatGPT×ロボットを駆使して社会課題を解決する新しいアイデアを募集するコンテストです。
副専攻(AI活用エキスパートコース)2期生の成果発表会・修了式を開催しました
成果発表会では全科目の履修を終えた75名の2期生が、自身の考案した人工知能実践プロジェクトについて、フラッシュトークとポスター発表を行いました。また、修了式では西本学長からの履修証明書の授与の後、外部企業や学科長の先生方から、それぞれの視点で選考した様々な賞の受賞が発表されました。
文科省のプログラム
これまで前例のないAI活用のエキスパートを育成するために、AI副専攻の学びは次の特徴を持っています。
一式まとめて無駄なく学ぶ
大学からの修了証の発行
AI副専攻は、AI活用のために学ぶことが必要な科目群一式を提供します。全18科目のうち、所定の12単位を取得することで修了することができます。修了生には大学から正式に修了証が発行され、AI活用について高いスキル水準があることが証明されます。
標準の履修モデルでは3年生の前期に修了することができますが、学科の事情を考慮して修了タイミングは変更することもできます。
文科省認定のプログラム
科目群は、入門科目、基盤科目、専修科目に分かれ、順次高度化します。このうち、武蔵野大学生の全員が学修する入門科目の2科目は、文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)」に認定されています。
また、副専攻(AI活用エキスパートコース)の修了要件を満たす科目群は、同制度の応用基礎レベルに認定されています。
主専攻との無理のない履修
入門科目を学んだ後、次のステップに進もうと考えた学生がAI副専攻の受講を申し込むことで、専門科目まで履修することが可能になります。これらの科目のいずれも、主専攻の学科の卒業単位に組み込めるので、わざわざ別の勉強を追加でするということではなく、無駄なく履修することが可能です。
認定プログラム
- 副専攻(AI活用エキスパートコース)
数理・データサイエンスの入門として、データサイエンスや人工知能(AI)技術などの関心を高め、それを扱うことができるための事前知識・スキルを習得することを目的としています。 - データサイエンス・AI入門
数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを扱う能力を身に付けるのに必要な知識及び技術を、体系的に習得する入門コースです。
リアルな体験を通じた学び
プログラミングのスキルに応じた選択
AIを活用する仕事には、プログラミングなど理系的なスキルが必須な仕事もあれば、それらの比重の小さいデータ分析やサービスデザインが中心となる仕事もあります。 AI副専攻の科目構成は、選択によってどちらにも対応できるように組み立てられています。
プログラミングのスキルを高めたい人のために、PythonやJavaScriptのような標準的に使われるプログラミングを学修する選択科目を用意しています。 さらに、上を目指す人にはオンデマンドで上限なく学ぶことのできる 環境を提供します。
BYODによる本格ツールの体験
武蔵野大学では、BYOD (Bring Your Own Device) と呼ばれる各自が自分自身のPCを利用することを前提としています。AI副専攻の授業では、プロが使う本格的なAIツールを使って分析や予測を自分のPCで行います。それによって、業務の疑似体験が可能になります。
リアルデータ・リアルビジネス
AI副専攻で扱うデータは、作り物ではない現実のリアルなデータを利用します。リアルデータの分析から、教員含めて、だれも予想していなかった発見をするなど、リアルビジネスならではのワクワクを体験します。
社会で活躍する方法を学ぶ
就職後の実践力を高める
AI副専攻の学修内容は、就活のときはもちろん、就職してから、一目置かれる人材となるには何ができればよいから組み立てられています。 就職後に即戦力として、素早く立ち上げられるように、必須のスキルを複数の科目で繰り返し学修します。
課題解決スキルを高める
課題解決の行動原理は相似形です。現状の課題を見つけ、その解決策を考案し、実施してみて、その結果を見て改善するサイクルプロセスです。改善プロセスであればPDCA、データ分析からスタートするOODAループ、コン サルタントの仮説検証プロセスいずれもこのサイクルの相似形です。
副専攻の各科目では、卒業後に必ず必要になるこれらのサイクルを、様々に体験することで課題解決のエキスパートを目指します。
自ら考え他者を巻き込む
卒業後の社会で直面する課題には、唯一の正しい正解はありません。試験による理解度チェックではなく自ら考える課題への取り組みを重視します。 こうした課題の多くはグループワークで検討し、相互に発表し、評価し合って高度化します。どれほど優秀であっても、ひとりの人にできることには限界があるからです。
自分と他の人の意見の違いを理解し、相互に内容を高め合う力、人を巻き込んでチームとして解決する力を身に付けます。
主専攻を活かす自律的な学び
卒研やゼミのように
大学で一番力が付くタイミングは卒業研究やゼミの時だと言われています。これは各自がそれぞれ関心のあるテーマを持ち、教員の指導の下で、自律的に進めることで多くを学ぶことができるからです。この経験を通じて将来的に自ら学び続ける力を身につけられるのです。副専攻では学修の集大成として、各自がテーマを持って自律的に進める、実践プロジェクトを行います。教員の指導の下、自律的な能力を最大限に高めます。
ユーザ視点で成果物作成
「活用」の本質はサービスのユーザ視点をどれだけ捉えられるかということです。ユーザ視点を持ってサービスを構想できる力がますます社会から求められています。
AI副専攻の集大成となる実践プロジェクトでは成果物を作成します。プログラム、ガイド、論文、提案書など、成果物の形は様々ですが、ユーザ視点を必ず入れて作成します。
主専攻と副専攻の相互作用
AIは道具に過ぎません。その活用によって何ができるのか、新しい発想の原点は、主専攻の専門性にあります。主専攻の学びと副専攻の学びの相互作用で、将来の活躍の可能性を最大限に拡げることができるのです。
受講生の声
2023年度
加藤 杏奈 さん
人間科学部 人間科学科 1年
「人工知能基礎」受講
“AIと人間、お互いを補い合うことでより発展が期待できる分野”
渡邊 康太 さん
工学部 環境システム学科 2年
「メディアデザイン」受講
”全くプログラミング経験のない自分でも一から3Dで動く制作物を作れたことへの驚きと達成感”
新川 大海 さん
グローバル学部 日本語コミュニケーション学科 3年
「人工知能実践プロジェクト」受講
”自分のワクワクを突き詰めて、楽しみながら学ぶことで、自ずと能力はついてくる”
よくある質問
- Q1. AIやITとはなんですか。
- A1. AIは人工知能(Artificial Intelligence)と呼ばれ、人間の知的な活動を人工的な方法で実現することを目指す技術分野のことです。ITはコンピューターなどの情報技術(Information Technology)のことで、これらを扱う企業はIT企業と呼ばれます。
- Q2. 何か資格も取ることはできますか。
- A2. 副専攻(AI活用エキスパートコース)で学んだことがそのまま資格試験に活かせる、ということはありませんが、情報・IT系の資格試験の取得を目指す方には、教員との面談の中でアドバイスをしています。
- Q3. 副専攻(AI活用エキスパートコース)を受講するにあたって学費は別途必要ですか。
- A3. 学費は別途かかりません。ぜひ挑戦してみてください。
- Q4. 何年生から受けるのですか。
- A4. 1年生からです。まず1年前期に必修科目2科目( データサイエンス基礎・ 人工知能基礎)を受講します。これらの科目は本学の「 武蔵野INITIAL」という教養科目でもあるため、副専攻を希望するかどうかにかかわらず、武蔵野大学の全学生が必ず受講します。これらの科目を受けてみて、副専攻を受講したい学生が受講申込を行い、申込みが認められた学生がコース修了認定を目指すことができるようになります。副専攻の説明会は例年4月と7月に、受講申込は7月頃に実施していますので、授業を受けながら副専攻コースを受講するかどうか判断することが出来ます。
- Q5. プログラミング言語は何を学びますか。
- A5. JavaScript Python などを学びます。
- Q6. どこの学科の学生が副専攻を受講できますか。
- A6. データサイエンス学科以外の全学科が受講可能です。
- Q7. 途中で脱落する可能性はありますか。
- A7. 2年次以降に開講する科目の履修やコース修了の認定には条件を定めていますが、脱落者が出ないようフォロー体制も整えています。詳しくは コース構成や 履修要覧をご覧ください。
- Q8. 社会人向けのコースはないのですか。
- A8. 現在は武蔵野大学に所属している学生向けのコースのみになります。
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