副専攻（AI活用エキスパートコース）
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。
日本の紅葉ミレー風(GhatGPT-4にて)
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。
楽器を作る
ソロで演奏
ペアで
オーケストラで
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。
Bing AI に聞いてみた
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。
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。
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。
認定の有効期限：令和8年3月31日まで
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。
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「データサイエンス・AI入門」について
■概要、および当該教育プログラムにおいて身に付けることのできる能力
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。武蔵野大学の全ての学科に共通の必修科目であり、「データサイエンス基礎(旧科目名：データ・情報リテラシー)」と「人工知能基礎(旧科目名：メディア・人工知能リテラシー)」という必修の２科目から構成されています。両科目の全体を通して、モデルカリキュラムと対応した以下の５項目に関して学修します（カッコ内は関連するモデルカリキュラムの項目番号を表す）。
(1) 現在進行中の社会変化： AI最新技術の活用例や人間の知的活動とAIの関係性 [導入1-1, 1-6]
(2) 社会で活用されているデータ： オープンデータや仮説検証、データ・AI活用領域の広がり [導入1-2, 1-3]
(3) 様々な適応領域： データ可視化や地図上の可視化、今のAIで出来ることと出来ないこと、探索的データ解析、関係性の可視化 [導入1-4, 1-5]
(4) 活用に当たっての留意事項： 情報セキュリティ、データ倫理 [心得3-1, 3-2]
(5) 基本的な活用法： データの種類、代表値、データのばらつき、データの比較、データ解析ツール [基礎2-1, 2-2, 2-3]
すなわち、入門コースとして、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。
■修了要件：
以下の全学科共通の必修の２科目の単位を両方とも取得していること。
・「データサイエンス基礎（旧科目名：データ・情報リテラシー）」
・「人工知能基礎（旧科目名：メディア・人工知能リテラシー）」
■開設される授業科目、その授業の方法及び内容
・「データサイエンス基礎」（旧科目名：データ・情報リテラシー）
本授業では、社会に溢れているデータから価値を引き出すための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、データ処理関数、情報セキュリティやインターネットにおける自己防衛法を学ぶ。また、目的に応じてデータを収集・管理・編集し、基本的なデータ処理関数を適用し、可視化・図式化し、その結果を読み取り、そして第三者に客観的エビデンスを示すスキルを、Google SpreadsheetやSlideなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。
・「人工知能基礎」（旧科目名：メディア・人工知能リテラシー）
本授業では、ヒトが知能を使ってすることを機械ができるようにした仕組みを利活用するための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、人工知能の基本的な能力や社会応用の可能性、情報社会の権利について学ぶ。また、人工知能ツールやサービスに触れることを通して人工知能が社会生活に及ぼす影響につ いて考察したり、他者の権利を尊重して社会発信したりするスキルを、Google ColaboratoryやDocumentなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。
■実施体制
・プログラムの運営責任者：Musashino University Smart Intelligence Center センター長
・プログラムの改善・進化：Musashino University Smart Intelligence Center（MUSIC）
・プログラムの自己点検・評価：自己点検・評価委員会
■開講状況
・令和２年度の修了者数： 2,313名
■自己点検・評価
・令和2(2020)年度 自己点検・評価チェックシート（データサイエンス・AI入門プログラム）
・令和3(2021)年度 自己点検・評価チェックシート（データサイエンス・AI入門プログラム）
・令和4(2022)年度 自己点検・評価チェックシート（データサイエンス・AI入門プログラム）
■プログラム認定制度申請関係
・数理・DS・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)申請書(様式1-6)
・数理・DS・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)の科目名の変更について(様式8)
・取組概要
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。武蔵野大学の全ての学科に共通の必修科目であり、「データサイエンス基礎(旧科目名：データ・情報リテラシー)」と「人工知能基礎(旧科目名：メディア・人工知能リテラシー)」という必修の２科目から構成されています。両科目の全体を通して、モデルカリキュラムと対応した以下の５項目に関して学修します（カッコ内は関連するモデルカリキュラムの項目番号を表す）。
(1) 現在進行中の社会変化： AI最新技術の活用例や人間の知的活動とAIの関係性 [導入1-1, 1-6]
(2) 社会で活用されているデータ： オープンデータや仮説検証、データ・AI活用領域の広がり [導入1-2, 1-3]
(3) 様々な適応領域： データ可視化や地図上の可視化、今のAIで出来ることと出来ないこと、探索的データ解析、関係性の可視化 [導入1-4, 1-5]
(4) 活用に当たっての留意事項： 情報セキュリティ、データ倫理 [心得3-1, 3-2]
(5) 基本的な活用法： データの種類、代表値、データのばらつき、データの比較、データ解析ツール [基礎2-1, 2-2, 2-3]
すなわち、入門コースとして、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。
■修了要件：
以下の全学科共通の必修の２科目の単位を両方とも取得していること。
・「データサイエンス基礎（旧科目名：データ・情報リテラシー）」
・「人工知能基礎（旧科目名：メディア・人工知能リテラシー）」
■開設される授業科目、その授業の方法及び内容
・「データサイエンス基礎」（旧科目名：データ・情報リテラシー）
本授業では、社会に溢れているデータから価値を引き出すための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、データ処理関数、情報セキュリティやインターネットにおける自己防衛法を学ぶ。また、目的に応じてデータを収集・管理・編集し、基本的なデータ処理関数を適用し、可視化・図式化し、その結果を読み取り、そして第三者に客観的エビデンスを示すスキルを、Google SpreadsheetやSlideなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。
・「人工知能基礎」（旧科目名：メディア・人工知能リテラシー）
本授業では、ヒトが知能を使ってすることを機械ができるようにした仕組みを利活用するための基礎的な知識とスキルを実践的に学ぶ。知識として、人工知能の基本的な能力や社会応用の可能性、情報社会の権利について学ぶ。また、人工知能ツールやサービスに触れることを通して人工知能が社会生活に及ぼす影響につ いて考察したり、他者の権利を尊重して社会発信したりするスキルを、Google ColaboratoryやDocumentなどのツールを活用して学ぶ。学習方法としてはグループ協調学習を基軸に進め、協働・プレゼンスキルなども副次的に身につける。
■実施体制
・プログラムの運営責任者：Musashino University Smart Intelligence Center センター長
・プログラムの改善・進化：Musashino University Smart Intelligence Center（MUSIC）
・プログラムの自己点検・評価：自己点検・評価委員会
■開講状況
・令和２年度の修了者数： 2,313名
■自己点検・評価
・令和2(2020)年度 自己点検・評価チェックシート（データサイエンス・AI入門プログラム）
・令和3(2021)年度 自己点検・評価チェックシート（データサイエンス・AI入門プログラム）
・令和4(2022)年度 自己点検・評価チェックシート（データサイエンス・AI入門プログラム）
■プログラム認定制度申請関係
・数理・DS・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)申請書(様式1-6)
・数理・DS・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベル)の科目名の変更について(様式8)
・取組概要
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
サービスデザイン授業風景
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。
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。
「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。
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。
副専攻（AI活用エキスパートコース）成果発表会・修了式 の様子
1年前期 データサイエンス基礎（2020年度科目名：データ・情報リテラシー）
社会に溢れているデータから価値を引き出すための基礎的な知識とスキルを学びます。データ処理関数や情報セキュリティやインターネットにおける自己防衛法も学びます。
「データサイエンス基礎」受講生 人間科学部 人間科学科 1年 (2023年度) 加藤 杏奈 ”心という目に見えないものに対する数学的なアプローチに活かしていけたら”
加藤 杏奈 さん
人間科学部 人間科学科 1年(2023年度)
人間科学部 人間科学科 1年(2023年度)
「授業を受ける上で準備したこと」
「苦労したことや努力したこと」
以前にもパソコンでデータ処理をする方法を学んでいたので、改めて学び直すつもりで取り組みました。
授業を受けるにあたって、一通りの操作を確認するよう事前課題が出ていたので、そちらに取り組んだ上で受講しました。「授業での学び」
さまざまなデータをスプレッドシートを用いて分析し、グラフや表にする方法を学びました。
課題では、先生が毎回出してくださる基礎・発展課題に取り組みました。発展課題では、基礎課題で扱われたデータを更に深掘りしたり、新しい関数を知ることができました。
課題では、先生が毎回出してくださる基礎・発展課題に取り組みました。発展課題では、基礎課題で扱われたデータを更に深掘りしたり、新しい関数を知ることができました。
「授業を受けてみて驚いたこと、印象に残ったこと」
一番驚いたことは、授業中に行った何気ない質問に対し、先生が非常に丁寧に解説くださったことです。加えて、勉強のためデータサイエンスの領域でおすすめの書籍などをお伺いしたところ、わざわざ他の講師の方にもご確認くださった上でリストアップしてくださいました。
大学は自分の学びたいという姿勢が大切ということは入学当初より言われておりましたが、この姿勢に親身に応えて頂ける環境が整っているのは非常にありがたいなと感動したことを覚えています。
大学は自分の学びたいという姿勢が大切ということは入学当初より言われておりましたが、この姿勢に親身に応えて頂ける環境が整っているのは非常にありがたいなと感動したことを覚えています。
「苦労したことや努力したこと」
パソコンを使って授業をするという形式に慣れること、さらに毎週の課題をこなすことが大変でした。しかし、回を重ねるごとにパソコンやスプレッドシートの使い方が分かっていったため、後半では余裕を持って授業や課題に取り組むことができていたと思います。最初はぎこちなかった操作がどんどんできるようになっていくのがとても楽しかったです。
「将来これは役に立ちそうだと思ったこと」
2つのデータを比較したとき、数学的に「関係がある」「関係がない」と言えるというのは非常に役に立つ視点だと思いました。データを見た時に、直感的・感情的に判断してしまうことは多々あります。それが一概に悪いとは言えませんが、論理的・理性的な視点を持つことで、より自分の考えを深めていけるのではと思います。
本授業は、何かを判断する時に、数学的な視点を考慮する方法を教えてくれました。「将来これは役に立ちそうだと思ったこと」
2つのデータを比較したとき、数学的に「関係がある」「関係がない」と言えるというのは非常に役に立つ視点だと思いました。データを見た時に、直感的・感情的に判断してしまうことは多々あります。それが一概に悪いとは言えませんが、論理的・理性的な視点を持つことで、より自分の考えを深めていけるのではと思います。
「授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かしますか」
私の所属する人間科学科では、主に心理学について学んでいます。心という目に見えないものに対する数学的なアプローチに活かしていけたらと考えています。
私の所属する人間科学科では、主に心理学について学んでいます。心という目に見えないものに対する数学的なアプローチに活かしていけたらと考えています。
「これから授業を受ける方へ」
授業中に疑問点や操作への不安を感じた時には、メインの先生に加えてサブの先生が常についておられますので、気軽に質問することができます。また、授業は録画されているので、「分からないな」と思ったところは繰り返し視聴し、自分のペースで勉強できるのもオンライン授業ならではだと感じました。授業中には他の学生とのグループ活動もありますので、自分の疑問点やつまずきはそのままにせず、どんどん周りを頼って解決していくことで、とても楽しい授業になると思います。
「データサイエンス基礎」受講生 法学部 法律学科 1年(2022年度) 栁澤 茉里奈 ”データ解析・考察の経験は、将来も役立つ”
栁澤 茉里奈 さん
法学部 法律学科 1年(2022年度)
法学部 法律学科 1年(2022年度)
「授業を受ける上で準備したこと」
授業での学び「データ解析・考察の経験は、将来も役立つ」
必修科目のため受講したのですが、大学に入学するまでパソコンを使う機会があまりなかったので難しそうに感じ、授業についていけるか非常に心配でした。この科目では表計算ソフトの活用を学ぶので、事前の準備として、入学前教育の中でGoogleスプレッドシートを使って練習しました。
授業での学び「データ解析・考察の経験は、将来も役立つ」
授業では、表計算ソフトの使用方法や、計算結果の考察を学びました。結果から現状を把握したり、変化を見つけてその理由を考えたりすることは非常に大変でしたが、この経験は将来も役立つと思います。なぜなら、現在社会の中には多くのデータがありますが、それらは解析することで私たちの役に立つものになるからです。
図：授業で取り組んだ課題の一例
また、学習環境も整っていました。授業の事前に、次の授業内容が確認できるテストや、スプレッドシートの操作を確認するための資料や動画を送ってくださったので、余裕をもって授業に臨めました。授業はメインの先生1人に加え、サブの先生が3人いたので、分からないことがあっても気軽に質問できました。課題も提出すると先生から個別にコメントをいただけたので、アドバイスを参考に次の課題をより良くすることができました。
また、学習環境も整っていました。授業の事前に、次の授業内容が確認できるテストや、スプレッドシートの操作を確認するための資料や動画を送ってくださったので、余裕をもって授業に臨めました。授業はメインの先生1人に加え、サブの先生が3人いたので、分からないことがあっても気軽に質問できました。課題も提出すると先生から個別にコメントをいただけたので、アドバイスを参考に次の課題をより良くすることができました。
「これから授業を受ける方へ」
大学生になってパソコンを初めて使う人やパソコンの操作が苦手な人でも安心して受講できます。私も、授業を受ける中でパソコンの基本的な操作やグラフの作成もできるようになり、パソコンに対する苦手意識が減りました。グループワークもあるので、他の学生や友達と教えあったり意見交換したりして、難しい内容であっても、一緒に乗り越えていけます。将来役立つスキルが学べるので、積極的に受講してみてください。
1年前期 人工知能基礎（2020年度科目名：メディア・人工知能リテラシー）
ヒトが知能を使ってすることを機械ができるようにした仕組みを利活用するための基礎的な知識とスキルを学びます。その社会応用の可能性や情報社会の権利も学びます。
「人工知能基礎」受講生 人間科学部 人間科学科 1年(2023年度) 加藤 杏奈 “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”
加藤 杏奈 さん
人間科学部 人間科学科 1年(2023年度)
人間科学部 人間科学科 1年(2023年度)
「授業を受ける前の印象と授業を受けるにあたって準備したこと」
AIやプログラミングについて興味はあったものの、難しそうだなという印象がありました。
1学期のデータサイエンスの授業でパソコンの使い方やデータの見方などは学んでいたので、特に準備したことはありませんでした。
AIにできて人間にはできないこと、逆に人間にできてAIにはできないこと、お互いを補い合うことでより発展が期待できる分野だと学びました。
AIやプログラミングについて興味はあったものの、難しそうだなという印象がありました。
1学期のデータサイエンスの授業でパソコンの使い方やデータの見方などは学んでいたので、特に準備したことはありませんでした。
「授業を受けてみようと思ったきっかけ」
必修科目だったからです。
プログラミングについてしっかり学んでみたかったので、大変楽しみにしていました。必修科目だったからです。
「授業で体験したこと」
授業では、実際にプロラミングのコードを編集して動作を確認したり、AIを試したりすることで、「技術を体験しながら学ぶ」ことに重点が置かれていたように思います。
課題では、自分の所属する学科や興味・関心のある分野の中からテーマを決め、ミニプロジェクトとしてパワーポイントにまとめて発表を行いました。授業では、実際にプロラミングのコードを編集して動作を確認したり、AIを試したりすることで、「技術を体験しながら学ぶ」ことに重点が置かれていたように思います。
「授業を受けて、驚いたことや印象に残ったこと」
一番驚いたことは、AIは決して万能ではないということです。
AIは人間には不可能な大量のデータ処理を瞬時に行ったり、盤上競技でプロの人間に勝利するなど、その進歩は目覚ましく、将来的にAIに人間の仕事が奪われるのではと危惧する声もあります。しかしながら、ゼロから新しいことを発明したり、倫理的な視点からの判断など、まだまだ人間にしか行えないことは多いのです。一番驚いたことは、AIは決して万能ではないということです。
AIにできて人間にはできないこと、逆に人間にできてAIにはできないこと、お互いを補い合うことでより発展が期待できる分野だと学びました。
「授業で苦労したこと、努力したこと」
一番努力したのは、授業内でのミニプロジェクト発表です。
たくさんの資料の中から自分のプロジェクトに活用できそうなものを選んだり、想定していたようにプログラムが動かず何度もやり直したりと、苦労することも多々ありましたが、結果的に「楽しい発表でした」「面白かった」と評価頂けたのが嬉しかったです。一番努力したのは、授業内でのミニプロジェクト発表です。
Teachable Machineでの検証
授業を通じて「将来これは役に立ちそうだ」と思ったこと
AIの長所と短所を理解した上で利活用していくことです。
氾濫する情報をどのように取捨選択するかは大きな課題です。AIはボタン一つで自分が知りたいと思う情報を瞬時にピックアップしてくれますから、今後もあらゆる場面で活用できると思います。
しかし一方で、AIの設定によっては情報の偏りが起きてしまったり、フェイクニュースに誘導されてしまう危険性もあります。あくまでもAIは万能ではないことを念頭に置いた上で活用していくべきでしょう。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
私が所属する人間科学科では、「人間とは何か？」をテーマに、主に心理学について学んでいます。AIには「強いAI」と「弱いAI」があるとされており、この違いは人間のように意識や精神を持つか否かとされています。今のところ、人間と同じような自律した意思を持ったAIは開発されていません。
「心が無い」とされるAIの探究は、逆説的に「心が有る」とされる人間への探究に繋がるのではないかと考えています。
これから授業を受ける方へ
「データの分析」は、新学習指導要領によって高校数学から中学数学の範囲に変更されたように、義務教育として最低限の知識を身につけることが期待されています。このことは、今の現代社会にいかにデータが氾濫しているか、どれだけ一人ひとりが適切なネットリテラシーを身に付けることが大切かを示唆しているのではないでしょうか。
少なくとも現代社会において、ネットを全く触ったことが無いという人は益々少なくなっていくと思いますし、触らずに生活していくことは不可能だと考えます。漫然とデータに踊らされるのではなく、立ち止まって自分の頭で考えたうえで活用していく力を是非この授業で身につけ、今後どんどん発展していく人工知能領域を楽しんでください。
AIの長所と短所を理解した上で利活用していくことです。
氾濫する情報をどのように取捨選択するかは大きな課題です。AIはボタン一つで自分が知りたいと思う情報を瞬時にピックアップしてくれますから、今後もあらゆる場面で活用できると思います。
しかし一方で、AIの設定によっては情報の偏りが起きてしまったり、フェイクニュースに誘導されてしまう危険性もあります。あくまでもAIは万能ではないことを念頭に置いた上で活用していくべきでしょう。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
私が所属する人間科学科では、「人間とは何か？」をテーマに、主に心理学について学んでいます。AIには「強いAI」と「弱いAI」があるとされており、この違いは人間のように意識や精神を持つか否かとされています。今のところ、人間と同じような自律した意思を持ったAIは開発されていません。
「心が無い」とされるAIの探究は、逆説的に「心が有る」とされる人間への探究に繋がるのではないかと考えています。
これから授業を受ける方へ
「データの分析」は、新学習指導要領によって高校数学から中学数学の範囲に変更されたように、義務教育として最低限の知識を身につけることが期待されています。このことは、今の現代社会にいかにデータが氾濫しているか、どれだけ一人ひとりが適切なネットリテラシーを身に付けることが大切かを示唆しているのではないでしょうか。
少なくとも現代社会において、ネットを全く触ったことが無いという人は益々少なくなっていくと思いますし、触らずに生活していくことは不可能だと考えます。漫然とデータに踊らされるのではなく、立ち止まって自分の頭で考えたうえで活用していく力を是非この授業で身につけ、今後どんどん発展していく人工知能領域を楽しんでください。
「人工知能基礎」受講生 経営学部 会計ガバナンス学科 1年(2022年度) 三輪 一貴 “AIが身近な場面で活用されていることに驚き”
三輪 一貴 さん
経営学部 会計ガバナンス学科 1年(2022年度)
経営学部 会計ガバナンス学科 1年(2022年度)
「受講のきっかけ」
必修科目のため受講しましたが、以前から人工知能（AI）に興味があったので入学時から受講を楽しみにしていました。AIと聞くと「近年発達している最新技術」「コンピュータ言語を使う難しいもの」という印象を持っていました。しかしこの授業では全学科必修科目でAIに興味がある人もそうでない人も、AIについて初めから勉強するため、受講にあたって特に心配はなく、あらかじめ準備したこともありませんでした。
授業での学び「AIが身近な場面で活用されていることに驚き」
授業では、AIの活用事例について学びました。学生同士グループを組みAIの活用例を調べて発表したり、音声や画像を認識するAIを実際に活用したりする課題に取り組みました。授業の最終回では、これまでに扱ってきたAI事例やツールを自由に活用し、発表しました。発表では、PowerPointを活用して視覚的な分かりやすさを心掛けました。これらの経験は将来も役に立つと思っています。
驚いたのは、AIが意外と身近な場面で活用されていることです。AIには様々な種類があり、身の回りの様々な場面で用途に適したAIが使われていました。私の学科では企業の会計について勉強していますが、実際の業務では会計ソフト等のAIにより業務効率の向上が進んでいます。授業でも学んだことを活かしてAIを活用しながら効率的に勉強したいです。様々な学びがあった一方で、他科目よりも多く勉強時間を要することには苦労しました。
授業では、AIの活用事例について学びました。学生同士グループを組みAIの活用例を調べて発表したり、音声や画像を認識するAIを実際に活用したりする課題に取り組みました。授業の最終回では、これまでに扱ってきたAI事例やツールを自由に活用し、発表しました。発表では、PowerPointを活用して視覚的な分かりやすさを心掛けました。これらの経験は将来も役に立つと思っています。
驚いたのは、AIが意外と身近な場面で活用されていることです。AIには様々な種類があり、身の回りの様々な場面で用途に適したAIが使われていました。私の学科では企業の会計について勉強していますが、実際の業務では会計ソフト等のAIにより業務効率の向上が進んでいます。授業でも学んだことを活かしてAIを活用しながら効率的に勉強したいです。様々な学びがあった一方で、他科目よりも多く勉強時間を要することには苦労しました。
図 私のバイクのエンジン音を認識するAI
これから授業を受ける方へメッセージ
PowerPointを使うため、使ったことが無い人は受講前に少し触れておくことをお勧めします。授業では複数人のサブ講師という立場の先生が参加しており、そのうちの一人が私の担任となっているので、分からないことがあっても質問しやすいです。授業はオンラインで行われましたが、ほぼ毎回グループワークを行うので他の学生と話せる機会も多くあります。普段知る機会の少ないAIに触れたり自由に動かしたりできるので、楽しく受講できるかと思います。
PowerPointを使うため、使ったことが無い人は受講前に少し触れておくことをお勧めします。授業では複数人のサブ講師という立場の先生が参加しており、そのうちの一人が私の担任となっているので、分からないことがあっても質問しやすいです。授業はオンラインで行われましたが、ほぼ毎回グループワークを行うので他の学生と話せる機会も多くあります。普段知る機会の少ないAIに触れたり自由に動かしたりできるので、楽しく受講できるかと思います。
基盤科目群
論理的思考、デザイン思考、データ思考などの情報技法、プログラミングリテラシーなどの基盤的な技法を学びます。
論理的思考、デザイン思考、データ思考などの情報技法、プログラミングリテラシーなどの基盤的な技法を学びます。
1年後期 情報技法基礎
データにもとづく提案や意思決定手法の基礎を学びます。リアルな商品販売データを使い、データの分析から動向を把握、ユーザインタビューでニーズを捉え、提案を組み立てます。
「情報技法基礎」受講生 経済学部 経済学科 1年(2021年度) 日原 史遠 ”論理的に考える経験ができた”
日原 史遠 さん
経済学部 経済学科 1年(2021年度)
経済学部 経済学科 1年(2021年度)
「受講のきっかけ」
経済学科では、統計学の勉強をしています。最近はディズニーランドの入場者数の変化などをグラフ化して分析しました。他にも、国内でも海外の人と一緒に働く機会もあると思い、英語の勉強に力を入れています。
「情報技法基礎」という科目名を見た時に、情報をうまく処理・分析するといった将来必要になる知識を、基礎から身に付けられそうと思ったからです。また、あまり使い慣れていないPCやExcelの操作も上達するのではと思ったことも受講理由の一つです。
「一つの物事に対して論理的に考える経験ができた」
今までは、一つの物事に対して「仮説を立てる」→「検証する」といった段階を踏んで考えることがあまりありませんでしたが、この授業では論理的に考える経験ができました。授業では実在する文房具専門店の販売データを、Excelのピボットテーブル機能を用いて分析したのですが、売り上げを世代別・商品別・メーカー別で分析した際、分析する前に持っていた仮説とは全く異なる結果になったことに驚き、もっと知りたいと思いました。
最終課題では、文房具をプレゼントする立場となり、プレゼント対象者のペルソナ※からプレゼントする商品を決めるところまで、グループで検討しました。自分の提案に対して、ペルソナを深く知った上で再度検討することで、より良い情報分析ができましたが、ペルソナが持つ価値観も考慮すると、プレゼントに最適な商品を決めるのが大変でした。
グループメンバーからはさまざまな意見やアイデアが出たのですが、一つの方向からではなく、多角的に検討することの大切さに気付き、自分の発言にも取り入れていきました。メンバー全員で試行錯誤して最終的な提案を絞りこむことができた時に、達成感や、やりがいを感じました。
通常の課題だけでなく、チャレンジ課題にもできるだけ挑戦するように努力しました。また、Excelのピボットテーブル機能を使った課題は、課題の答えとなる値の出し方が分かっても、その情報を上手くピボットテーブルを使って示すことが難しく、苦労しました。
私は販売データを提供していただいた店舗についても、この授業で初めて知りました。授業を受けなければ知る機会のなかった、驚くような情報をたくさん知ることができました。ただなんとなく検討するのではなく、年齢や職業などを具体的にペルソナとして決めて、相手を知ろうとすることは、重要だと思いました。
「将来役立つと思ったこと」
ピポットテーブルを使った分析経験は今後も役立つと思います。今回のように、例えば販売業者が取扱商品の中で最も売上の多かった商品や、年代ごとのヒット商品などを分析することで、課題や改善点を見つけられるからです。
「授業に向いている人」
Excelが全くできない人や、情報技法基礎と言われても何もわからない人でも、しっかり授業についていくことができ、やりがいを感じられると思います。選択科目ですがぜひ授業を受けてみてください。
※ペルソナ
製品やサービスを検討する際に設定するユーザ像のこと。対象となるユーザ層について、典型的なユーザを想定して選択基準に関わる世代性別、生活スタイル、価値観などを具体的に細かく定めたもので、ペルソナを照合することで、ユーザ層に適した製品やサービスの検討が可能になる。
「情報技法基礎」受講生 経営学部 経営学科 1年(2021年度) 川北 莉子 ”グループ全員で協力して発表できた達成感”
川北 莉子 さん
経営学部 経営学科 1年(2021年度)
経営学部 経営学科 1年(2021年度)
授業を受ける前「副専攻コース修了を目指すために」
AIやデータサイエンスに関するニュースを最近よく聞くようになり、将来的に必要になる知識だと思っていたため、これらが学べる副専攻AI活用エキスパートコースに興味を持っていました。「情報技法基礎」の授業は1年生から受講でき、副専攻AI活用エキスパートコースの修了にも必要な科目だったため、良い機会と思い受講しました。授業を受ける前は、この科目では、就職後にも役立つExcelの応用的な操作方法や、Excelを使った課題解決の知識や経験が得られると考えていたのですが、実際の授業は難易度も他の科目よりも高く設定されていると感じました。
授業で学んだこと「Excelピボットテーブル機能に驚き」
Excelの「ピボットテーブル」という機能を用いた発展的な表作成の知識を身に付けられました。この機能を用いることで、大量のデータから商品の色などの情報を絞り込み、表を作成できます。非常に便利な機能で印象に残っています。就職してからも活用できる技術なので、将来的にも役に立つと感じました。
グループで行う課題では、作成したペルソナをもとに、適切な商品候補を挙げ絞り込みました。商品が条件にどれだけ合っているか、○・△・×で判断し検討する作業がとても楽しかったです。この方法は誕生日プレゼントで何を贈れば良いか分からないときにも活用できそうです。
一番苦労したのは最終課題の発表です。発表の詳細が授業内のグループワークではすべて詰めきれず、授業時間外に集まって取り組んだことが一番印象に残っています。グループでは、積極的にコミュニケーションを取ることが大切だと感じました。誰かが積極的に発言すると、周囲の人も積極的に発言するようになるので、グループワークが活発になりました。グループワークを行う上で基礎となるコミュニケーションについて改めて学習できましたし、最後はグループ全員で協力して発表できた達成感を感じられて良かったです。
「これから授業を受ける方へ」
授業までにExcelの基本操作はできるようになっておくと、より分かりやすく受講できると思います。初めのうちは分からなくても徐々に理解できるようになるので、安心して受講してください。
「情報技法基礎」受講生 文学部 日本文学文化学科 2年(2021年度) 千葉 紀威 ”就職後も役立つ経験ができた”
千葉 紀威 さん
文学部 日本文学文化学科 2年(2021年度)
文学部 日本文学文化学科 2年(2021年度)
授業を受けるきっかけ「パソコン操作を学ぶために」
もともと演劇に興味があり、これまでも演劇部に所属して活動したり、学科で俳句や能狂言の創作を学んだりしてきました。将来も演劇に関することがしたいと思っており、その中で将来パソコンを使用する可能性も高いと考えていました。ですがパソコンの操作を苦手に感じていたので、実際の場で使えるような技術を学びたいと思って受講しました。
授業での学び「仮説を立てて検証する、難しさと面白さ」
授業では、実際の文房具店の売上データを分析して、仮説を立て検証するという課題に取り組みました。特に大変だったのは、膨大なデータの中から、どの商品が仮説を立てやすいのか、どうすれば仮説の根拠となるグラフが得られるか、などを検討することでした。また、Excelのピボットテーブルを使って得られたデータから、最適なデータを決めてグラフを作成することも難しかったです。しかし、架空のデータではなく実際に存在する商品のデータなので、調べれば商品の画像も得ることができ、仮説のイメージや検証がし易いと感じる点もありました。
また、一人ではなくグループで取り組めたことも助かりました。わからない所があってもまずはグループ内でディスカッションして、それでも分からなければ先生に聞いて検討しました。私も積極的な発言を心がけていましたが、他のメンバーも様々な意見を出してくれたので本当に助かりました。活発に意見を出し合っていたことが印象に残っています。
授業は後半に進むにつれて楽しくなり、商品の写真を見ながら仮説を立てて検証していくことが面白く感じました。また、プレゼントする文房具を提案する課題では、プレゼントを贈る対象となる人物のペルソナを作成しました。グループ内で年齢や家族構成、性格などを自由に決めてペルソナを作成するのですが、一人の人間を作っていくという過程が面白かったです。
また、一人ではなくグループで取り組めたことも助かりました。わからない所があってもまずはグループ内でディスカッションして、それでも分からなければ先生に聞いて検討しました。私も積極的な発言を心がけていましたが、他のメンバーも様々な意見を出してくれたので本当に助かりました。活発に意見を出し合っていたことが印象に残っています。
授業は後半に進むにつれて楽しくなり、商品の写真を見ながら仮説を立てて検証していくことが面白く感じました。また、プレゼントする文房具を提案する課題では、プレゼントを贈る対象となる人物のペルソナを作成しました。グループ内で年齢や家族構成、性格などを自由に決めてペルソナを作成するのですが、一人の人間を作っていくという過程が面白かったです。
「就職後も役立つ経験ができた」
私が今後就職した時にも、実際の売上データからお客様のニーズを調べることがあると思いますが、この授業で学んだ仮説を立て検証することやグループで取り組んだ経験が、非常に役立つと思います。グループワークや毎週の課題など日々の演習を通じて、PowerPointやExcelなどのアプリケーションの操作知識も得られ、受講前と比べてだいぶ操作に慣れて理解できるようになりました。今回学んだアプリ以外のツールも学んでみたいなと思っています。
「これから授業を受ける方へ」
問題を解決へ導く方法、一人ではなく複数人で取り組むチームワークを学びたい学生には特に受講を勧めたいです。パソコンのツールの操作についても経験が積めたので、操作を覚えたいと思っている学生も受講してみてください。
「これから授業を受ける方へ」
問題を解決へ導く方法、一人ではなく複数人で取り組むチームワークを学びたい学生には特に受講を勧めたいです。パソコンのツールの操作についても経験が積めたので、操作を覚えたいと思っている学生も受講してみてください。
1年後期 プログラミング基礎
MinecraftやMicrosoft MakeCodeを利用して、基本的なプログラミングの概念や用語に関する知識、プログラミングの流れを学びます。
「プログラミング基礎」受講生 工学部 環境システム学科 1年(2021年度) 三井 駿 ”社会で求められている人材に近づく”
三井 駿 さん
工学部 環境システム学科 1年(2021年度)
工学部 環境システム学科 1年(2021年度)
「きっかけは高校生の時に受けた情報の授業」
私がこの授業を受けようと思ったきっかけは、高校の情報の授業です。授業で自分のホームページを制作する機会があり、この時に文字の表示や別のページにジャンプするといった初歩的なプログラミングを経験しました。この経験を通じて「プログラミングって面白そう」と思い、大学でも似たような科目があればぜひ受けてみたいと考えていたところ、この科目を見つけ受講を決めました。
「授業での学び」
授業の難易度は、高校の授業で多少経験があったこともあり、優しめだと感じました。
この授業では、正しく動くプログラムを作るためのルールや作法などが学べることを期待して、実際に学ぶことができました。特に、動き出すための前提となる定義や宣言などを行う必要があるところは、ホームページ制作とMinecraft※のプログラミングで共通していることに気付きました。
授業を受けてみて驚いたことは、一定秒数待たないと実行できないブロックがあることです。例えば、Minecraft上で複数の文字を1秒ずつ表示したい時は、文字を1秒表示した後すぐに次の文字は表示されず、別途1秒待つ必要があります。プログラムを作る際は、ただ作れば良いだけではなく、プログラムの作成に使っている環境のことも考慮しながら作る必要があると学びました。
※ Minecraft （マインクラフト）とは
3Dのブロックで作られた世界を冒険したり、様々なブロックを使ってオリジナルの世界を作ったりして楽しめるゲームです。講義で利用するバージョンは、コントローラによる手動での操作だけではなく、プログラミングによる自動制御が可能です。この機能を用いてプログラミングを学習していきます。
「社会で求められている人材に近づくことにも役立つ」
私は元々絵を描いたり、何かを作ったりすることが好きなのですが、プログラミングもこうしたアイデアを元に生み出すことの延長にあると思っています。また、社会では文理問わずプログラミングができる人が求められているという話も聞きました。この授業での学びは、こうした社会が求める人に近づくことにも役立つと思います。
この授業は、マインクラフトに興味のある人や、コンピューターの仕組みがどうなっているかについて少しでも知りたい人に、ぜひ受けてもらいたいです。システムやアルゴリズムについて学びたい人にもオススメです。
また、この科目だけでなく、「副専攻（ＡＩ活用エキスパートコース）」で一連の科目を学ぶことが大事だと考えています。副専攻で学ぶことができる知識やスキルは社会でも求められており、私の興味とも一致したので、2年生以降も副専攻の科目を受講していきたいと考えています。
「担当教員より」
この授業の一番の目的は、全くプログラミングをしたことのない人でも「プログラミングってこんなことができるんだ」と、プログラミングの面白さに気付いてもらうことでした。また、社会に出て仕事として行うプログラミングは、一人ではなく複数人で進めていくことが多いので、授業でもグループでプログラミングを行ってもらいました。
2年生から始まる授業では、さらに専門的な内容を学んでいきます。例えば2年生のプログラミング発展Bでは、HTMLに加えてJavaScriptという言語でインタラクティブなWebサイトを作ります。自分のアイデアを、プログラミングを利用して実現する知識やスキルを修得するために、ぜひみなさんも授業を受けてください。
「プログラミング基礎」受講生 工学部 環境システム学科 1年(2021年度) 赤川 真莉 ”データサイエンスを扱えるようになりたい”
赤川 真莉 さん（仮名）
工学部 環境システム学科 1年(2021年度)
工学部 環境システム学科 1年(2021年度)
「授業を受けるきっかけ」
プログラミングに関心があったため受講しました。中学生の頃からパソコンについて興味があり、高校では情報系の部活に所属していました。部活では、Scratchなどで簡単なゲームを作ったり、顧問の先生からJavaの使い方を教わったり、生徒同士で情報系の資格の勉強していました。大学を選んだ理由は、もともと情報を専攻とする大学を目指していたのですが、武蔵野大学では、自分の専攻に加えて、情報についても学ぶことができる副専攻AI活用エキスパートコースが用意されていることを知ったため、入学しました。
「授業を受けて印象に残ったこと」
高校までの授業は全員が同じペースで進んでいましたが、この授業はオンデマンドの教材などを利用して、自分のペースで進めて良いというところが学びやすかったです。グループで行う課題では、リーダーを務めました。高校でプログラミングの経験があったため、プログラミングについて聞かれることも多かったです。ただ、私は元々何かを行う際は一人で進めがちで、グループワークが苦手でした。グループワークでは自分の意見がすぐに採用されてしまうこともありましたが、グループのメンバーに頼られている状況でも、一人一人にタスクを分散して、目標に向かっていくためにはどうすれば良いかを考えました。この経験は今後も他の授業でも役立つと思います。
「データサイエンスを扱えるようになりたい」
副専攻コースの科目は、1年次に履修できる科目は全て履修しています。2年生以降も，副専攻コースの科目は全て履修する予定で、最終的にデータサイエンス活用コースに進みたいと考えています。「このようにデータサイエンスを使っていきたい」という明確なイメージはまだありませんが、「データサイエンスを扱える」というアドバンテージが欲しいなと思うからです。
就職の方向性はまだ決めきれていません。専攻している環境の知識を活かしながら，IT関連の企業に就職し、環境の視点から仕事をしていくか、環境に関する業界でITの知識やスキルを活かしていくか、どちらをメインにするか迷っています。
「これから授業を受ける方に向けて」
プログラミングが初めての人は、プログラムがうまく理解できない、思うように再現できない場面に直面すると思います。そうした時でもすぐ思考を止めようとせず、根気強くプログラムを分解すれば絶対にわかるので、諦めないでください。
プログラミングの経験が多少ある人でも、これまでとは違う環境でプログラミングを学びます。新しい環境にどう慣れていくか、自分の知識とどう関連付けていくか、そういった経験ができると思います。
「担当教員より」
プログラミング言語にも様々な種類があり、一つの言語だけで済むということは残念ながらありません。ただ「変数」や「配列」などの基本的な要素は多くの言語で共通しているので、そこを学んでおけば様々な言語に手を出し易くなります。授業で学んだ知識やスキルを活かして、他のプログラミング言語にもチャレンジしてください。
この授業では、プログラミングの基礎的な授業では実施されることが少ない，グループでのプログラミングを実施します。グループワークでは、リーダーとして様々な経験ができたようですね。副専攻ではグループで作品を作成したり、分析する機会が増えていきますので、今回の経験を生かしてもらえればと思います。
「プログラミング基礎」受講生 工学部 環境システム学科 1年(2021年度) 大坪 璃音 ”海洋の研究に役立てるために”
大坪 璃音 さん
工学部 環境システム学科 1年(2021年度)
工学部 環境システム学科 1年(2021年度)
授業を受けるきっかけ「海洋の研究に役立てるために」
私は海洋環境について興味があり、特にデータサイエンスという分野を学ぶことで、海洋に関する予測が行えるのではないかと考えていました。この授業での学びは将来ITやAIを用いた海洋環境の研究に役立つと考え、受講しました。
「プログラミングも使い方によって価値は変わることが学べた」
一番印象的だったのは、簡単なプログラミングでも組み合わせ次第で面白いものが作れることです。今回の授業では、プログラミングについてある程度知っている人と知らない人で力の差が大きかったように感じます。複雑なプログラムが作れることはもちろん凄いことですが、私が簡単なプログラムを用いて制作したジェットコースターの作品も、相互評価で高い評価を得られました。加えて、簡単なプログラムは誤りが見つけやすいため、いくらでも直しがきき、数値の変化にも対応しやすいといった利点がありました。つまり、プログラミングもツールの一つであるため、使い方によってその価値は変わることが学べました。
「論理的に考える力は、様々な場面で役立ちそう」
授業で最も苦労したのは、プログラムのフローチャートと計画書の作ることです。これらを作成するためには、プログラムを実行した時どうすればうまくいくのか論理的に考える必要がありました。一つでも間違えてしまうとプログラムは正しく動作しません。そのため、何度も試行錯誤しながら作成したので、多くの時間を要しました。特に、エージェント※の移動や範囲の指定は難しく、どうすれば自分の指定したい場所にエージェントを移動させられるのか、実際にエージェントを動かしながら作成しました。
フローチャートの作成で戸惑ったと前述しましたが、これは言い換えれば論理的に考えることを今までしてこなかったため、慣れていなかったということです。この授業を通して、図やフローチャートを作成し、自分の考えを形として記す大切さを実感しました。この授業で学んだ「論理的に考える力」は、将来も役立ちそうです。今回はプログラムの作成に用いましたが、日常の様々な場面で悩んだ時に、自分の考えを形にして判断できるという利点があります。
※エージェントとは「代理人」という意味で、プログラムに基づいて自分の代わりに様々な処理をしてくれます。プログラミング基礎の授業では、自らが作成したプログラムに基づいて自律的に振る舞うエージェントを利用して、「マインクラフト」という3Dの世界で、新しい世界が作成できることを体験します。
フローチャートの作成で戸惑ったと前述しましたが、これは言い換えれば論理的に考えることを今までしてこなかったため、慣れていなかったということです。この授業を通して、図やフローチャートを作成し、自分の考えを形として記す大切さを実感しました。この授業で学んだ「論理的に考える力」は、将来も役立ちそうです。今回はプログラムの作成に用いましたが、日常の様々な場面で悩んだ時に、自分の考えを形にして判断できるという利点があります。
※エージェントとは「代理人」という意味で、プログラムに基づいて自分の代わりに様々な処理をしてくれます。プログラミング基礎の授業では、自らが作成したプログラムに基づいて自律的に振る舞うエージェントを利用して、「マインクラフト」という3Dの世界で、新しい世界が作成できることを体験します。
エージェントを動かすプログラムのフローチャート
エージェントを動かすプログラムの設計図
「これから授業を受ける方へ」
マインクラフトの経験が無い人は、ある程度授業前に操作に慣れておく必要があると思います。特に、3Dの世界を作成するので，普段ゲームをあまりしない方にとっては、最初酔ってしまったり、操作がかなり遅れてしまったりするかもしれません。Web上の記事やYouTubeを見て、どんなものであるのかある程度知っておくと良いと思います。
この授業は、初心者でも容易ではないですがこなせない難易度ではなかったので、挑戦したい人であれば誰でも積極的に受けてみてください。特に論理的に考えることが得意な人が向いていますが、実際に授業を受けていく中で、提出が必須でないアドバンス課題にも毎回取り組んでいると思考力が身につきます。論理的に考えることが苦手な人も、授業を受けることによって思考力が付くと思うので、挑戦してみてください。
この授業は、初心者でも容易ではないですがこなせない難易度ではなかったので、挑戦したい人であれば誰でも積極的に受けてみてください。特に論理的に考えることが得意な人が向いていますが、実際に授業を受けていく中で、提出が必須でないアドバンス課題にも毎回取り組んでいると思考力が身につきます。論理的に考えることが苦手な人も、授業を受けることによって思考力が付くと思うので、挑戦してみてください。
1年後期 メディアリテラシー
デジタルシティズンとして21世紀をしなやかに生き抜くための基礎的な知識とスキルを学びます。メディアの批判的な受容やSNS利用の倫理、社会的・情緒的スキルも学びます。
「メディアリテラシー」受講生 法学部 政治学科 4年(2021年度) 浦本 汐里 ”SNSにおける自己防衛スキルを学べた”
浦本 汐里 さん
法学部 政治学科 4年(2021年度)
「受講のきっかけ」
私は、メディアに関する卒業論文を執筆しようと考えており、何かメディアに関する知識を得られたらと思い、受講を決めました。授業を受ける前は、メディアリテラシーについて、SNSなどメディアについてのことだろうかと思いながら、いまいちどのようなスキルなのかよく分からない、という印象を持っていました。シラバスを読んでいても「デジタルシティズン」や「社会的・情緒的スキル」といったあまり聞きなれない単語が並んでいて、何を学べるのだろうか…と思った記憶があります。
「授業で学んだこと」
SNSにおける自己防衛スキルを学べたことが役立ちました。SNSは今後も生活と切り離せない存在になりそうな中で、使い方を一歩間違えれば自分や他人を傷つけるものであるということを、学生のうちに改めて学べたのは良かったです。
政治学科での学修を進める際は、政治や社会のニュースを読みますが、この授業で得た知識を活かし、偏った情報収集にならないようにしていきたいです。
「印象に残ったこと」
授業では何度かグループワークがありましたが、どのグループでも精力的に活動・発言をする受講生が多かったことが印象に残っています。私は授業や就職活動において、オンラインでグループワークをする機会が多かったのですが、オンラインだとどうしても学生の中で積極的な人とそうでない人に分かれてくるなと感じていました。この授業のグループワークは積極的に参加する方が多く、とても驚きました。
「これから授業を受ける方へ」
オンラインとオンデマンドの併用型授業で課題も多いですが、自分から能動的に学べる人にとっては、とても有意義な授業になると思います。メディアリテラシーについて少しでも学びたい！知りたい！という方にはぜひ受けてほしいです。グループワークも多いため、学内の交流を増やしたいと思う方にもぜひ受講してもらいたいです。
また、授業ではノートをしっかり取ることをお勧めします。この授業では学んだことを自分でGoogle スライドにまとめる課題がありました。そこで、講義の内容を自分なりに理解しておく必要があると感じたため、毎時間しっかりノートに書いてまとめました。オンラインだとノートを取る習慣が減っていくかと思いますが、この授業ではしっかりノートを取っておくと、課題が出た時にまとめやすくなると思います。
加えて、この授業を受ける前にSNSアカウントを何か1つ用意しておいた方がいいかもしれません。
「メディアリテラシー」受講生 経営学部 経営学科 3年(2021年度) 松村 夏希 ”授業で学んだ批判的思考は、経営学科でも活かせる”
松村 夏希 さん
経営学部 経営学科 3年(2021年度)
授業を受けるきっかけ「メディアを正しく理解するために」
現在、メディアは、私たちの生活上で欠かせないですが、私自身がそのメディアについて正しい情報で理解ができているとは思えませんでした。加えて、メディアは使い方を間違えれば、人生を一瞬で変えるものでもあることは分かっていたので、正しく理解するべきだと思っていました。そのため、シラバスに記載されていた「現代を生き抜くために必要な自己防衛スキル，社会的・情緒的スキルを（中略）学ぶ」という説明を読んで，メディアを通じた社会発信には、正しい使い方と間違っている使い方があるのだと考え，より詳しく知りたいと思いました。授業にあたり、現時点で自分が使っているＳＮＳ等の使い方などを再度確認しました。
「情報利用の実態に驚き」
授業で学んだことのなかで一番驚いたことは、私が利用している会員サービス（ネットショッピング，ポイントカード，メール，ライン連携，ゲーム，SNS，ファンクラブサイトなど）における情報の使われ方についてです。例えば、ポイントカードは、どこで何時に使ったなどのデータだけではなく、ポイントを使って買った物の情報や、ポイントが付いたときに買った物の情報までも全てデータとして利用され、利用者の好みまでも特定されてしまうとは思ってもいませんでした。ここまで情報が使われていると思わなかったので、むやみに何でもかんでも登録するべきではないなと感じました。利用規約に書いてはいるものの、ほとんどの人が見ずにスクロールしてしまうと思います。どれほど大事なのかを授業を通して実感しました。
「印象に残ったこと」
授業では何度かグループワークがありましたが、どのグループでも精力的に活動・発言をする受講生が多かったことが印象に残っています。私は授業や就職活動において、オンラインでグループワークをする機会が多かったのですが、オンラインだとどうしても学生の中で積極的な人とそうでない人に分かれてくるなと感じていました。この授業のグループワークは積極的に参加する方が多く、とても驚きました。
図1 授業の課題として作成した資料 （一部を伏せ字にしています）
図1 授業の課題として作成した資料 （一部を伏せ字にしています）
授業での学び「他者の視点から分かりやすさを考え抜いた最終課題」
最終課題では、授業で学んだことを他の人に共有するための体験的な教材を作成しました。この課題の作成では、他者が理解できるのか常に意識しながら、グループのメンバーと試行錯誤を繰り返しました。教材の形式から取り上げる題材までも、全て自分たちで考えたので、苦労しました。形式も色々工夫しました。「PowerPointなどのスライドをひたすら読むより、クイズ形式の方が学ぶ人も楽しいのでは」「クイズも正解するまで問題に再度挑戦する形にしたら、定着しやすいのでは」など、相当な力を注ぎました。皆さんにも私たちの作った教材を体験していただきたいです。
「授業で学んだ批判的思考は、経営学科でも活かせる」
私は経営学科に所属しており、様々な企業の経営について分析することが多いのですが、この授業で学んだ批判的思考が活かせそうです。批判と聞くとネガティブなイメージがあると思いますが、正しい情報にたどり着くためには何事にも疑問に持つことが大切という思考です。例えば、なぜその結論になるのかの根拠に疑問を持ったり、因果関係を考えたときに、指摘されている原因が本当に結果を引き起こしているのかという疑問を持ったりすることが必要です。
「これから授業を受ける方へ」
授業を受けて、今までとメディアの見方が変わりました。今使っているインターネットのツールやSNSなどに少しでも疑問がある人や、自分は大丈夫だと信じ切っている人はぜひ受けてもらいたいです。きっと思っていたこととは違うものを知る機会になると思います。授業を受けるまでに自分がSNSなどのメディアをどう使っているか確認しておくと、自分が行っていた行動は正しかったのか、間違っていたのか、授業を通して学べます。良い機会ですのでぜひ受講してみてください。
2年前期 情報技法発展A
ビジネスインテリジェンス(BI)と呼ばれるデータの可視化を通じて意思決定や問題解決に関して学びます。企業などで活用されているBIツールを用いながら、リアルなデータを分析します。
「情報技法発展A」受講生 工学部 環境システム学科 2年(2023年度) 林 利咲 "この授業で大切なことは「やる気」！”
林 利咲 さん
工学部 環境システム学科 2年(2023年度)
授業を受ける前のイメージ
私は授業を受ける前、この科目で学ぶ内容に対して苦手意識と少しとっつきにくいイメージがありました。近年急速なAIの進化についてのニュースを耳にすることが多く、「もう少し詳しくなりたい。」「私も使いこなせるようになりたい。」という気持ちがありました。また、未来ではAIの活躍範囲はさらに広がり、その活用力がさらに必要なスキルになると感じていました。しかし、もともと私はパソコンや機械の操作があまり得意ではなく、一年時のデータサイエンスやプログラミングなどの講義で大変だったことからAI副専攻科目に対する強い苦手意識がありました。そのため、履修登録をしたものの、ついていけるか、強い不安な気持ちと共に初回の授業に臨みました。
授業を受けるきっかけ「苦手を克服するなら今しかない」
私は授業を受ける前、この科目で学ぶ内容に対して苦手意識と少しとっつきにくいイメージがありました。近年急速なAIの進化についてのニュースを耳にすることが多く、「もう少し詳しくなりたい。」「私も使いこなせるようになりたい。」という気持ちがありました。また、未来ではAIの活躍範囲はさらに広がり、その活用力がさらに必要なスキルになると感じていました。しかし、もともと私はパソコンや機械の操作があまり得意ではなく、一年時のデータサイエンスやプログラミングなどの講義で大変だったことからAI副専攻科目に対する強い苦手意識がありました。そのため、履修登録をしたものの、ついていけるか、強い不安な気持ちと共に初回の授業に臨みました。
授業を受けるきっかけ「苦手を克服するなら今しかない」
私がこの授業を受けてみようと思ったきっかけは、苦手を克服するなら今しかないと思ったためです。今は「パソコンが苦手だから〜」と簡単に逃げることはできます。しかし、将来はAIの活動の幅が広がりそれでは済まない日が来るかもしれません。それだけでなく、自分の得意スキルとしてAI活用技術を持っていたならば、それを活用した自分にしかない視点で活躍できる日が来るかもしれません。「将来AIという言葉を聞くたびに、苦手意識で嫌な気持ちになったり、周りに取り残されたりするくらいであれば、少し大変でも今克服するしかない！」「今学べるチャンスが目の前にあるのに逃したらきっと後悔する。」と思い受講を決めました。また、情報技法発展Aの講義ではAIを作る、仕組みの理解というよりは実際のデータを用いてAIを活用することに重きを置かれていたため、特に一年時のプログラミング基礎で「AIを作り仕組みの理解する」ということが難しかった私にもできるのではないかと感じました。このように「AIを活用できるようになる」という点において魅力を感じたのもこの授業を受講する決め手になりました。
授業で体験したこと「『分析・活用・提案』の3つを学べた」
授業では、実在する企業の売り上げデータをBIツール「Tableau」を用いて分析しました。また、その分析結果に自分で収集した独自のデータも交えながら販売戦略を作成し、最後の授業では実際に売り上げデータを提供してくださった企業の方にクラスの代表者数名が販売戦略を提案するプレゼンテーションを行いました。実際の課題では、いただいた売り上げデータと自分で収集した歩数のデータとを組み合わせて、近隣施設と提携したお散歩のモデルコースを作成し、そこに組み込むことで来店者数を増やし売上を向上させる提案をしました。これらを通じて私は「分析・活用・提案」の３つを学ぶことができたと感じました。どこか一部分ではなく、この３つの一連の流れ全てを一つの講義で学べたため、実際に活用できる形でスキルを得ることができたと感じています。さらにこの講義では、一度課題を作成して終わりではなくグループで発表しアドバイスをし合い、フィードバックをもとに自分の課題をブラッシュアップする時間が設けられているため、一緒に学ぶ仲間と交流しながらお互いを高めあうことができました。
「物事を客観視することができるようになり、視野が広がった」授業で体験したこと「『分析・活用・提案』の3つを学べた」
授業では、実在する企業の売り上げデータをBIツール「Tableau」を用いて分析しました。また、その分析結果に自分で収集した独自のデータも交えながら販売戦略を作成し、最後の授業では実際に売り上げデータを提供してくださった企業の方にクラスの代表者数名が販売戦略を提案するプレゼンテーションを行いました。実際の課題では、いただいた売り上げデータと自分で収集した歩数のデータとを組み合わせて、近隣施設と提携したお散歩のモデルコースを作成し、そこに組み込むことで来店者数を増やし売上を向上させる提案をしました。これらを通じて私は「分析・活用・提案」の３つを学ぶことができたと感じました。どこか一部分ではなく、この３つの一連の流れ全てを一つの講義で学べたため、実際に活用できる形でスキルを得ることができたと感じています。さらにこの講義では、一度課題を作成して終わりではなくグループで発表しアドバイスをし合い、フィードバックをもとに自分の課題をブラッシュアップする時間が設けられているため、一緒に学ぶ仲間と交流しながらお互いを高めあうことができました。
授業を受けてみて、一番印象に残ったことは今まで自分が知らなかった視点があるということです。分析を通して私が良いと思った商品は意外と売れていないことや、お店の回り方や目に付くブースの場所は年代や性別によって全く異なるなど、今までは自分の主観でしか見ることができていませんでした。しかし、この授業で実際の生のデータに触れ、自分自身の手で分析することで、物事を客観視することができるようになり、今までに気が付かなかった物の見方を知り、視野が広がったように感じます。方法を学び、スキルを手に入れることでこんなにも違った世界が見えるのだと驚きました。
Z世代の需要と店舗に関する嗜好との関係
スタンプラリーで巡る観光のモデルコースを提案
授業を受けて苦労したことや努力したこと
授業を受けてみて一番苦労したことは作成した販売戦略に独自性を出すということです。授業で配られるデータは全員同じであるため、より良い販売戦略にするためには何が必要でどうすれば良いのか、既に配られているデータの分析を行った上でさらに自分にしかできない提案にすることに力を入れて取り組みました。この授業はteamsによる同時双方向授業とオンデマンド授業が一体になっているという講義形式であるため毎週の課題の量が多く、短い期間内で良いクオリティのものを作成することに苦労しました。また、私は途中で体調を崩してしまい課題の提出や授業への参加が難しくなってしまった時期がありました。しかし、担当の先生の柔軟な対応や授業時間外に設けられているオンライン質問制度のおかげでなんとか乗り切ることができました。このように大変なことがあっても落ちこぼれないようにサポートが手厚いのもこの授業の魅力だと感じています。
授業を受けてみて一番苦労したことは作成した販売戦略に独自性を出すということです。授業で配られるデータは全員同じであるため、より良い販売戦略にするためには何が必要でどうすれば良いのか、既に配られているデータの分析を行った上でさらに自分にしかできない提案にすることに力を入れて取り組みました。この授業はteamsによる同時双方向授業とオンデマンド授業が一体になっているという講義形式であるため毎週の課題の量が多く、短い期間内で良いクオリティのものを作成することに苦労しました。また、私は途中で体調を崩してしまい課題の提出や授業への参加が難しくなってしまった時期がありました。しかし、担当の先生の柔軟な対応や授業時間外に設けられているオンライン質問制度のおかげでなんとか乗り切ることができました。このように大変なことがあっても落ちこぼれないようにサポートが手厚いのもこの授業の魅力だと感じています。
授業を通じて「将来これは役に立ちそうだ」と思ったこと
この授業では「分析・活用・提案」の３つの課程全ての一連の流れを実際に経験することができた点です。特に、「提案」においては実際にデータ提供してくださった企業の方に私自身が作成した販売戦略のプレゼンテーションをさせていただきました。自分が努力し作成した課題を直接評価していただけたことで自信を持つことができました。このように、受動的に知識を学ぶだけでなく課題に取り組むことで実際に販売戦略を作成し、能動的に学び成功体験を得ることで、「次もできそうだ。」「ぜひまたやってみたい。」、授業が終わっても学び続け、将来活用していきたいと思うことができました。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
私は環境システム学科に所属し、環境問題やそれに対する取り組みについて学んでいます。そのため、今世の中の人は環境への取り組みに対してどのように思っているのか、現状の意識調査などを行う際にこの授業で学んだ分析スキルを活かしたいと考えています。また、私の学科の特徴として環境プロジェクト（新カリキュラムではサステナビリティプロジェクト）という自分達で課題解決のためのプロジェクトを立ち上げ行動を起こす授業があるため、私たちが起こしたアクションの前後ではどのような変化があったのか、この授業で学んだことを活かし活動を振り返ることで今後どのよう改善していけば良いのか、どのようにしたらより良いプロジェクトになるのかなど、よりスムーズに考えることができると考えます。
これから授業を受ける方へ
この授業で大切なことは「やる気」です。たとえ私のようにパソコンや機械の操作があまり得意ではない人でも、手厚いサポート体制が整っているため、やる気さえあれば最後まで乗り切ることができます。また、グループワークでは積極的に班のメンバーとコミュニケーションをとることをお勧めします。より的確なフィードバックができ、お互いを高めあうことができる上、課題などでわからないことやうまくいかなかった際に助け合い、必ず力になってくれます。そしてわからないことがあったらそのままにせず、周りを頼ってください。先生や先輩、周りの友達に聞くなど自分から積極的にアクションを起こすことでわからないことが積み重なって嫌になってしまう前に解消することができます。この授業は課題も多く決して楽な授業とは言えませんが、最後まで乗り切ることができれば達成感を得ることができます。また、確実にスキルを使える形で身につけることができます。ですから是非是非受講してみてください！応援しています！
「情報技法発展A」受講生 経営学部 経営学科 2年(2021年度) 菅原 一心 ”社会でも通用する高度な情報分析力を身に付けたい”
菅原 一心 さん
経営学部 経営学科 2年(2021年度)
受講のきっかけ
「社会でも通用する高度な情報分析力を身に付けたい」
「データに基づく論理思考は、経営学を学ぶ上でも有効」
授業では、実在する企業の購買や売上のデータを分析して、販売戦略を検討しました。自分の趣味と重なる魅力的な企業を対象に分析を行うことに、大変興味が湧きました。例えば30代男性をターゲットとした場合、購買データや売上データから複数の要因を分析することで、どのように商品の販売を実現するか考え、提案に結びつけることができました。こうしたデータに基づく論理思考は、経営学を学ぶ上でも実践的かつ有効であるため、今後の授業や課題への取り組みに活かし、更なる能力の向上に努めたいと考えています。
「社会でも通用する高度な情報分析力を身に付けたい」
普段から、スマートフォンやPCを使いながら、グローバルでの情報社会の急発達を感じていました。こうした中、インターネットや情報処理の知識・スキルを持っていることは当たり前とされることから、より専門的な知識や技能を身に付ける必要があると考えていました。また、「情報分析・創出・表現技法」においてExcelの関数機能などを学習して、社会でも通用する高度な情報分析力を身に付けたいと考え、受講しました。
これまでは座学が中心の授業を受けてきたため、本格的な実習形式の授業には少し不安がありました。特に、情報技法発展Aで取り組む「実データを分析して、問題点を把握し、その解決方法を導く、提案する」ということについては経験がなく、難しそうという印象でした。しかし、こうした一連の”問題解決のプロセス”を経験することで、自らの情報分析力や表現力を強化できる点が良いと思いました。
授業での学びこれまでは座学が中心の授業を受けてきたため、本格的な実習形式の授業には少し不安がありました。特に、情報技法発展Aで取り組む「実データを分析して、問題点を把握し、その解決方法を導く、提案する」ということについては経験がなく、難しそうという印象でした。しかし、こうした一連の”問題解決のプロセス”を経験することで、自らの情報分析力や表現力を強化できる点が良いと思いました。
「データに基づく論理思考は、経営学を学ぶ上でも有効」
授業では、実在する企業の購買や売上のデータを分析して、販売戦略を検討しました。自分の趣味と重なる魅力的な企業を対象に分析を行うことに、大変興味が湧きました。例えば30代男性をターゲットとした場合、購買データや売上データから複数の要因を分析することで、どのように商品の販売を実現するか考え、提案に結びつけることができました。こうしたデータに基づく論理思考は、経営学を学ぶ上でも実践的かつ有効であるため、今後の授業や課題への取り組みに活かし、更なる能力の向上に努めたいと考えています。
授業では毎週課題が課されたので、計画的に取り組むことを意識しました。プレゼンテーションについては、論理的かつ明瞭であることに加え、説得性が求められるため、内容のブラッシュアップに時間をかけました。こうした準備を重ねることで、授業では落ち着いて発表できました。
課題の例: 製品クラスター毎の売上と利益の分析 (Tableauで作成)
プレゼンテーションの際には、先生や他学部の受講生から様々なフィードバックが得られたことは、異なる分析方法や焦点の当て方などの理解に役立ち、プレゼンテーションのブラッシュアップにつながりました。また、座学のような一方通行ではない授業を通じて、先生や受講生との一体感を感じられた点は、コロナ禍にあって大変新鮮に感じました。
プレゼンテーションの際には、先生や他学部の受講生から様々なフィードバックが得られたことは、異なる分析方法や焦点の当て方などの理解に役立ち、プレゼンテーションのブラッシュアップにつながりました。また、座学のような一方通行ではない授業を通じて、先生や受講生との一体感を感じられた点は、コロナ禍にあって大変新鮮に感じました。
授業を振り返って
「伝える力は、社会でも重要」
「伝える力は、社会でも重要」
授業を通じて身につけた表現力や論理思考力が役に立つと思いました。特に提案や自らの考え方を他者に理解・納得してもらうための伝える力は、社会でも大変重要だと思います。他にも、プレゼン資料の作成や発表を通じて、情報を多彩に表現する技法を習得できました。
「これから授業を受ける方へ」
授業の内容はとても充実していて、プレゼンテーションスキルやPCスキルの向上が期待できます。私は前述のとおり、情報分析技法の経験が無く少し不安に思っていましたが、先生の手厚いサポートのおかげで、安心して授業を受けることができました。将来役立つ実践的スキルが身に付きますので、是非、受講してみてください。
「これから授業を受ける方へ」
授業の内容はとても充実していて、プレゼンテーションスキルやPCスキルの向上が期待できます。私は前述のとおり、情報分析技法の経験が無く少し不安に思っていましたが、先生の手厚いサポートのおかげで、安心して授業を受けることができました。将来役立つ実践的スキルが身に付きますので、是非、受講してみてください。
「情報技法発展A」受講生 グローバル学部 グローバルコミュニケーション学科 2年(2021年度) 日笠山 るりか "物の見方が固定化されていることに気付いた”
日笠山 るりか さん
グローバル学部 グローバルコミュニケーション学科 2年(2021年度)
授業を受けるきっかけ「どこに行っても必要な技能だと感じて」
1年生の時、前段階となる授業を受講し、Excelで商品をカテゴリ化したり、条件を絞って目的に合うものを見つけたりしたことから、より発展的な内容に興味が湧いていました。将来は英語や中国語を活かしたコミュニケーションを行う仕事に就きたいと考えているので、この授業は自分の進路とは直接的には関係ないことだと考えていましたが、デジタル化が進む現在、どこに行ってもある程度必要な技能だろうとも感じていました。
授業での学び「実際の店舗に行くことの大切さ」実際に存在する文房具店のデータを分析できたことがとても良かったです。ターゲットを絞って戦略を立てることがとても楽しく、将来的にも役立ちそうだと感じました。後日、データを提供して頂いた店舗に伺ったのですが、実際に店舗の方とお話しができてとても実りのある時間が過ごせました。実際に店舗に赴くと、ターゲットにしている客層がありありと分かりました。店舗の方の話を聞くと、その土地で実現できることが分かり、私が授業で提案した売り上げ増加のアイデアも効果が薄いように感じました。これらのことから実際の店舗に行くことと、そこで働く方のお話を聞くことが大切だと感じました。
授業の課題で作成した仮説モデル
授業の課題で提案したアイデア（分析結果の作成に「ユーザーローカル テキストマイニングツール https://textmining.userlocal.jp/ 」を使用しています。分析結果の一部を伏せ字にしています。）
「物の見方が固定化されていることに気付いた」
ほかの人の発表や先生の話を聞いて、自分が今まで考えつかなかった観点から見ることができ、自分が考えられる物の見方が固定化されていることに気付きました。例えば、私は以前までデータをグラフにしてから分析していましたが、他の人が仮説を立ててからグラフを作り、立証するということを繰り返していたので、私もそのように考えたいと思いました。これまで、データの仮説・検証というのをあまりやってこなかったので、その考え方を学べたことが良かったです。
「今まで以上に具体的なプレゼンテーションが行える」
ほかの人の発表を聞けたことも参考になりました。私が所属する学科ではプレゼンテーションをよく行うのですが、授業での学びを取り入れることで、その内容が今まで以上に実践的で具体性のあるものになると思いました。具体的には、日本と諸外国との関係や問題について考えているのですが、前回ゼミの友人が土地の面積や人数などから数字を割り出していたので、私もTableauなどを使ってデータから視覚的に効果の高いグラフなどを作ってみたいです。また、ゼミでは文書を読むことが多いので、データを分析して数字として出せるようにしたいです。
「これから授業を受ける方へ」
内容は難しいですが、達成感があります！データを適切な形で視覚的に分かりやすく、かつ相手に自分の意見に賛同してもらえるような、有利になるグラフを作るということを学びました。どの学部の方にとってもプラスになるスキルなのではないでしょうか。
「今まで以上に具体的なプレゼンテーションが行える」
ほかの人の発表を聞けたことも参考になりました。私が所属する学科ではプレゼンテーションをよく行うのですが、授業での学びを取り入れることで、その内容が今まで以上に実践的で具体性のあるものになると思いました。具体的には、日本と諸外国との関係や問題について考えているのですが、前回ゼミの友人が土地の面積や人数などから数字を割り出していたので、私もTableauなどを使ってデータから視覚的に効果の高いグラフなどを作ってみたいです。また、ゼミでは文書を読むことが多いので、データを分析して数字として出せるようにしたいです。
「これから授業を受ける方へ」
内容は難しいですが、達成感があります！データを適切な形で視覚的に分かりやすく、かつ相手に自分の意見に賛同してもらえるような、有利になるグラフを作るということを学びました。どの学部の方にとってもプラスになるスキルなのではないでしょうか。
2年前期 情報技法発展B
ロジカルに課題を解決するための手法を学びます。リアルなケーススタディについて、ロジックツリーを用いて問題の原因を探索し、解決のための実行計画を組み立てます。
「情報技法発展B」受講生 工学部 数理工学科 2年(2022年度) 白川 桃子 "システムエンジニアを目指して”
白川 桃子 さん
工学部 数理工学科 2年(2022年度)
授業を受けるきっかけ「システムエンジニアを目指して」
私は将来、システムエンジニアになりたいと考えています。現在、様々なシステムが私たちの暮らしをより快適・安全にしていますが、その実現には専門知識を持った多くの人の力が必要です。今まで私はその恩恵をただ受けるだけでしたが、今後は実現する側として貢献したいと思っています。
システムエンジニアを目指す上で、システムを作る人と使う人それぞれの気持ちや視点を、予め少しでも経験しておくべきと考えました。情報技法発展Bのシラバスを読み、その授業で学ぶ論理的思考は、情報分野だけでなく様々な場面で必要となってくるので、身につけておいて損はないだろうと思いました。また、様々なデータを活かしたり課題を解決に導いたりする方法について実践的に学べることを期待し、受講しました。
授業で学んだこと「大きな問題であっても細かく分析して根本の原因を導けた」システムエンジニアを目指す上で、システムを作る人と使う人それぞれの気持ちや視点を、予め少しでも経験しておくべきと考えました。情報技法発展Bのシラバスを読み、その授業で学ぶ論理的思考は、情報分野だけでなく様々な場面で必要となってくるので、身につけておいて損はないだろうと思いました。また、様々なデータを活かしたり課題を解決に導いたりする方法について実践的に学べることを期待し、受講しました。
授業で学んだ「因果ネットワーク」や「ゴールツリー」を使うことで、大きな問題の要素を細かく分析し、根本となる問題点を導くことができました。問題点を明確に示すことで新たな解決策を思い付いたり、根本にある原因を一つずつ解決することで結果的に大きな問題の解決に繋がったり、非常に便利でした。実際に授業で取り組んだ際も、いつもよりスムーズに改善案を思いつくことができました。
また、授業では業務アプリをプログラミング不要で構築できる「kintone」を扱いました。その中で、業務フローを用いて実際に申請依頼や承認などの操作をしましたが、私は今まで業務フローを実行したことがなかったので貴重な経験となりました。一方、kintoneは専門知識を必要とせず大量のデータを扱うことができましたが、計算機能に制限があったり、事前に用語を理解しておいたりする必要があり、使いこなす難しさを感じました。このようなアプリ側の仕様や特徴も理解した上で活用できる力が多少必要と感じました。
また、授業では業務アプリをプログラミング不要で構築できる「kintone」を扱いました。その中で、業務フローを用いて実際に申請依頼や承認などの操作をしましたが、私は今まで業務フローを実行したことがなかったので貴重な経験となりました。一方、kintoneは専門知識を必要とせず大量のデータを扱うことができましたが、計算機能に制限があったり、事前に用語を理解しておいたりする必要があり、使いこなす難しさを感じました。このようなアプリ側の仕様や特徴も理解した上で活用できる力が多少必要と感じました。
図：因果ネットワークの例
図：ゴールツリーの例
図：最終課題の発表資料一部
図：最終課題の発表資料一部
「これから授業を受ける方へ」
この授業は文理様々な学科の学生が受けるAI活用エキスパートコース科目ではありますが、この分野を専門としている数理工学科の私にとっても、非常に興味深い内容でした。データの利活用や問題解決に少しでも関心のある人は、ぜひ履修してみてほしいです!!グループワークが多いので、積極的にコミュニケーションをとって授業を楽しんでください。
「情報技法発展B」受講生 アントレプレナーシップ学部 アントレプレナーシップ学科 2年(2022年度) 田中 玖瑠珠 ”将来の様々な場面で役に立つ”
田中 玖瑠珠 さん
アントレプレナーシップ学部 アントレプレナーシップ学科 2年(2022年度)
「受講のきっかけ」
これからのAI時代に備えるため、AIとは何かを理解したりAIに関する教養と判断軸を身に付けたりする必要があると考えていた所、AI活用が学べる副専攻と情報技法発展Bの授業を知りました。特にこの授業で学ぶ課題解決の技術や方法は、AIを活用する場面だけでなく、将来の様々な場面で役に立つと思い、受講しました。授業ではプログラミング不要で業務アプリを構築できる「kintone」を使って学ぶというところにも興味がありました。
授業での学び「現状に疑問を持ち、問題の本質を明らかにすることが最も重要」授業ではkintoneを使って商品発注プロセスの改善に取り組みました。kintone上に作られた発注システムを構築・修正しながら、ワークフローや計算方法など、様々な面から改善案を考えました。ここで最初は「より効率を高めるには？」といった直接的で明らかな問題の解決について考えていたのですが、検討を進めるうちに、それ以上に「なぜ効率化するのか」「今の状態に何の問題があるのか」といった、現状に対する疑問を持ち、問題の本質を明らかにしていくことがより重要だということがわかってきました。ここにしっかりと取り組むことで、私が最初に検討した改善案は、より良い方向へ修正されていきました。これまで問題自体に疑問を持つことはあまりしていなかったので、非常に良い経験ができました。
「授業で学んだグループワークや発表の経験を、学科でも活かしたい」
授業はすべてオンラインで開講したのですが、オンラインだからこそ対面での授業よりもコミュニケーションするための力をより多く発揮したと感じています。なぜなら、様々な学部学科生が受講していたことに加え、グループワークは誰がどのように進めていくのかは決まっておらず、誰かが主軸になって進めていく必要があったためです。
また、グループワークでは各グループの持ち時間が事前に決められていたので、発表の前には、どうすれば限られた時間の中で相手に効果的に伝わるかを考えながら発表しました。例えば、事前にその資料をパッと見た時にわかりやすいか、伝える情報に漏れはないかを確認していました。他のグループの発表にコメントする際は、その場で発表者の立場になって改善策を考えていました。私が所属する学科ではプレゼンテーションの機会が多いので、これらの経験を学科の授業においても活かしていきたいです。
「授業で学んだグループワークや発表の経験を、学科でも活かしたい」
授業はすべてオンラインで開講したのですが、オンラインだからこそ対面での授業よりもコミュニケーションするための力をより多く発揮したと感じています。なぜなら、様々な学部学科生が受講していたことに加え、グループワークは誰がどのように進めていくのかは決まっておらず、誰かが主軸になって進めていく必要があったためです。
また、グループワークでは各グループの持ち時間が事前に決められていたので、発表の前には、どうすれば限られた時間の中で相手に効果的に伝わるかを考えながら発表しました。例えば、事前にその資料をパッと見た時にわかりやすいか、伝える情報に漏れはないかを確認していました。他のグループの発表にコメントする際は、その場で発表者の立場になって改善策を考えていました。私が所属する学科ではプレゼンテーションの機会が多いので、これらの経験を学科の授業においても活かしていきたいです。
図：最終課題の発表資料一部
図：最終課題の発表資料一部
「これから授業を受ける方へ」
この授業を受けることで、多方面から物事を考えられるようになります。また、ただ受講するだけではなく、学んだ知識やスキルを何かに応用しようと意識していると、より良い成果が得られるのではないでしょうか。ぜひ受講してみて下さい。
「情報技法発展B」受講生 経済学部 経済学科 2年(2022年度) 東郷 龍誠 “協力することの大切さを再認識”
東郷 龍誠 さん
経済学部 経済学科 2年(2022年度)
「受講のきっかけ」
１年生の時に履修できる残りの単位数に余裕があったため、情報系の授業を履修したことがきっかけでした。せっかくなので副専攻（ＡＩ活用エキスパートコース）を受けてみようと思い、２年生に開講される情報技法発展やプログラミング発展の授業を受けることに決めました。この発展系の授業は、全５科目５単位の中から２科目２単位を修得すれば修了認定の要件としては十分なのですが、まだ履修できる単位に余裕があったため、５科目５単位全ての授業を受けることにしました。
情報技法発展Bのシラバスを読んで、「実際の業務で使われているものを使用した実践的な授業」という印象を持ち、企業で実際に行われている業務の基礎の一部を学べると思い臨みました。授業を受ける前には、授業で使用するアプリをダウンロードしました。
授業での学び情報技法発展Bのシラバスを読んで、「実際の業務で使われているものを使用した実践的な授業」という印象を持ち、企業で実際に行われている業務の基礎の一部を学べると思い臨みました。授業を受ける前には、授業で使用するアプリをダウンロードしました。
普段の授業では、先生から授業内容について簡単に説明があり、その後グループワークを行なって課題を進めていきました。先生から実際の業務で使われている考え方や、課題の取り組み方が紹介され、グループワークの中で説明された方法を実際に使ってみる、という流れで学びました。
授業では発注の業務プロセスを考える課題に取り組みました。正確な発注を行うことを目標に、誰が入力し誰が確認や承認を行うかを検討しました。また、過去のデータを使って来期の売上予測を行い、予測に基づいて発注の数量を決定するマニュアルを作成しました。グループで協力して取り組むことで、より良いものを効率的に作ることができました。
「協力することの大切さを再認識」
情報技法発展Bの授業では、協力することの大切さを改めて認識しました。他の授業では、グループワークはあっても課題は各自で行うことが多かったです。しかし、情報技法発展Bでは課題もグループで行い完成させることが多かったです。そのため、成果物の完成度も個人で行うより高まりました。もちろん課題は各自で行う部分もありましたが、グループで協力することでより良い成果物が効率的に得られることを実感しました。自分1人では解決が難しそうな問題に直面した時は、今回改めて実感した協力することの大切さを思い出し、積極的に協力するようにしていきたいです。
一方で、他の人に作業を任せている時に自分は進めることができないので、自分のペースで進めることができないというデメリットもありました。その場合は、自分1人で進められる所をできるだけ進めて効率良く課題に取り組んでいました。
「授業で学んだ問題解決の手法は、将来どの場面でも役に立つ」
授業で学んだ問題解決の手法は、将来どの場面でも役に立ちそうだと思いました。例えば、仕事で問題が起こった時などに、「因果ネットワーク」を作成することで、根本的な原因や、原因となっている問題を解決するために有効な手段を考えることができます。問題解決までのプロセスを可視化することで、効率的に問題を解決することができるようになりました。授業では発注の業務プロセスを考える課題に取り組みました。正確な発注を行うことを目標に、誰が入力し誰が確認や承認を行うかを検討しました。また、過去のデータを使って来期の売上予測を行い、予測に基づいて発注の数量を決定するマニュアルを作成しました。グループで協力して取り組むことで、より良いものを効率的に作ることができました。
「協力することの大切さを再認識」
情報技法発展Bの授業では、協力することの大切さを改めて認識しました。他の授業では、グループワークはあっても課題は各自で行うことが多かったです。しかし、情報技法発展Bでは課題もグループで行い完成させることが多かったです。そのため、成果物の完成度も個人で行うより高まりました。もちろん課題は各自で行う部分もありましたが、グループで協力することでより良い成果物が効率的に得られることを実感しました。自分1人では解決が難しそうな問題に直面した時は、今回改めて実感した協力することの大切さを思い出し、積極的に協力するようにしていきたいです。
一方で、他の人に作業を任せている時に自分は進めることができないので、自分のペースで進めることができないというデメリットもありました。その場合は、自分1人で進められる所をできるだけ進めて効率良く課題に取り組んでいました。
「授業で学んだ問題解決の手法は、将来どの場面でも役に立つ」
図：提案した業務フロー
図：現状の課題の特定
「これから授業を受ける方へ」
情報技法発展Bに限らず、情報系の授業では課題に取り組んだりそのための作業をしたりする時間が長くなります。取り組み方も1人で取り組んだり協力して取り組んだりと様々ですし、内容も異なります。そのため、作業をすることが苦ではない人には、非常に向いていると思います。ただ、「課題が完成した」「授業をやりきった」という達成感が得られるので、作業が好きではない人でも非常に有意義な授業であることは間違いありません。単位が余っているからという気軽な気持ちで授業を取ったとしても、後悔はしないと思います。
受動的な態度で取り組んでいると、大学の授業は身に付かないことが多いと感じています。特に情報系はその傾向が顕著ですので、将来いつか役に立つであろう知識やスキルを身につけるためにも、より大きな達成感を得るためにも、能動的に取り組んでみてください。
受動的な態度で取り組んでいると、大学の授業は身に付かないことが多いと感じています。特に情報系はその傾向が顕著ですので、将来いつか役に立つであろう知識やスキルを身につけるためにも、より大きな達成感を得るためにも、能動的に取り組んでみてください。
2年前期 情報技法発展C
デザイン思考と呼ばれる、近年企業や自治体でも多くの取り組みがされている問題解決プロセスおよび手法を学びます。共感から着想して、新しいユーザ体験を創出します。
「情報技法発展C」受講生 経営学部 経営学科 2年(2023年度) 萬谷 実由 ”どの業界でも働くときに必要な課題解決の手順や、データサイエンスに関することを学ぶことができる ”
萬谷 実由 さん
経営学部 経営学科 2年(2023年度)
授業を受ける前の印象
「情報技法基礎」の授業で、データを使った課題解決や提案などをしたため、その授業のより細かいデータを使った分析をするというイメージを持っていました。
受講のきっかけ
「情報技法基礎」の授業で、データを使った課題解決や提案などをしたため、その授業のより細かいデータを使った分析をするというイメージを持っていました。
受講のきっかけ
私は将来の目標が定まっていません。そのため、これから自分が何かやりたいと思ったときに、どこに行っても通用できる能力が必要だと考えています。情報技法発展Cでは、どの業界でも働くときに必要な課題解決の手順や、データサイエンスに関することを学ぶことができるため、受けようと思いました。
授業での学びエンパシーマップというマップを使い、ユーザーの感情や行動を分析する方法を学びました。カスタマージャーニーマップという商品に興味を持ってから、使用した後までの一連を表した表を作りました。ターゲットの行動とひとつずつ向き合うことで、商品を手に取ってもらうためにどこを改善するべきなのかを明確に表し、改善策を提案しました。ABテスト検定を行うことで、対象の二つが結果に関連しているのかを求めることができました。よりよいサイトの作成や、製品の作成をする際に使うことができます。
授業を受けて、驚いたことや印象に残ったこと
一番驚いたことは、実際の企業のデータを使っての学習や、課題解決の提案を行うことです。実際のデータを使うことで、都合のいいデータの読み取りだけでなく、データのミスへの対応やデータの使い方を学ぶことができたからです。また、企業と連携を取って授業を進めているため、最後の授業で企業の方から直接のフィードバックを受けることにも驚きました。直接フィードバックを受けることで、実際社会で働く人だからこそわかる視点からの意見を得ることができました。
授業を受けて、苦労したことや努力したこと
一番苦労したことは、最後に行った「サイト作成」です。サイト作成では、サイトに載せる提案動画の作成とその他サイトの作成をして、実際にサイトを掲載しました。特に、動画の作成に手間がかかりました。そもそもどのような提案が良いのかを考え、どうすればそれが閲覧者に伝わるのか、そしてその企業らしさを保つことを考えました。実際の企業らしさを考えることはこの授業ならではで、この授業でなければ学べないことだったのでとても良い経験だったと思います。
授業を受けて、驚いたことや印象に残ったこと
一番驚いたことは、実際の企業のデータを使っての学習や、課題解決の提案を行うことです。実際のデータを使うことで、都合のいいデータの読み取りだけでなく、データのミスへの対応やデータの使い方を学ぶことができたからです。また、企業と連携を取って授業を進めているため、最後の授業で企業の方から直接のフィードバックを受けることにも驚きました。直接フィードバックを受けることで、実際社会で働く人だからこそわかる視点からの意見を得ることができました。
授業を受けて、苦労したことや努力したこと
一番苦労したことは、最後に行った「サイト作成」です。サイト作成では、サイトに載せる提案動画の作成とその他サイトの作成をして、実際にサイトを掲載しました。特に、動画の作成に手間がかかりました。そもそもどのような提案が良いのかを考え、どうすればそれが閲覧者に伝わるのか、そしてその企業らしさを保つことを考えました。実際の企業らしさを考えることはこの授業ならではで、この授業でなければ学べないことだったのでとても良い経験だったと思います。
エンパシーマップ
ABテスト検定シートの結果
カスタマージャーニーマップ(As-is)
カスタマージャーニーマップ(To-Be)
ユーザ属性やアクセス環境
文房具の旅_YouTube画像
文房具の旅_告知
「将来これは役に立ちそうだ」と思ったこと
カスタマージャーニーマップが役に立ちそうだと思いました。一見どこに見直すべきところがあるかわからなくても、細かく顧客の行動を分析することで課題を発見することができるからです。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
自分は経営学科なので、社会に出て会社で働くようになってから課題に直面した際に活かせるのではないかと考えています。また、グループワークも多くある授業だったため、それを活かして他の人からの意見を取り入れながらゴールに近づけていけるようにしたいと思いました。
「これから授業を受ける方へ」
カスタマージャーニーマップが役に立ちそうだと思いました。一見どこに見直すべきところがあるかわからなくても、細かく顧客の行動を分析することで課題を発見することができるからです。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
自分は経営学科なので、社会に出て会社で働くようになってから課題に直面した際に活かせるのではないかと考えています。また、グループワークも多くある授業だったため、それを活かして他の人からの意見を取り入れながらゴールに近づけていけるようにしたいと思いました。
「これから授業を受ける方へ」
名前だけ聞くと何をするかよくわからず不安になることもあるかと思います。ですが、将来なにをするにしても必要になるデータの分析や、実際の企業との関わり、グループワークでの意見交換などこの授業でしか得られないことがたくさんあります。普段の授業では学べないことを学びたい方は是非受講してみてください。
「情報技法発展C」受講生 工学部 環境システム学科 2年(2022年度) 遠田 鼓太郎 ”実際に存在する企業の課題を、実際のデータを元に思考できる”
遠田 鼓太郎 さん
工学部 環境システム学科 2年(2022年度)
受講のきっかけ
以前受講した「情報技法基礎」では、実在する文房具専門店の売上情報を用いて、データの分析技術を学びました。その際の先生のお話が面白く、多くのことが学べる授業と気付き、受講を決めました。情報技法発展Cでは、情報技法基礎の内容を活かす方法や、今後必要になるデータサイエンスに関する能力が学べる、貴重な授業という印象を持っていました。
授業での学び「実際に存在する企業の課題を、実際のデータを元に思考できる」 授業では、売上データを提供頂いた文房具店についてZ世代からの売上を高めるためのアイデアを検討しました。アイデアは Excelを使用してデータを分析したり、カスタマージャーニーマップを作成したりして、必要な情報を可視化しながら検討しました。最終課題では、それらのアイデアを活用して文房具店の魅力を伝えるビデオとWebサイトを作成しました。実際に存在する企業の課題を、実際のデータを元に思考できることが、非常に貴重で面白かったです。自身が商品を売る立場となるので、「顧客にとってのニーズはどこにあるのか」「Z世代とはどのような人たちなのか」といった分析の大切さを実感できました。
図：制作したカスタマージャーニーマップ
図：制作したビデオとWebサイト
「分析力」や「相手を知る力」は、これから様々な場面で必要
また、この授業で鍛えられた「分析力」や「相手を知る力」は、これから様々な場面で必要となると思いました。問題が生じた際、相手を知らないと取り組むべき本質的な課題に辿り着けません。このためにも様々な観点から相手を知り、分析できる力が大切だと思います。グループワークにおいても、他者から自分とは違う視点の意見を聞き、自らのアイデアの強みや弱みを理解し思考を深めました。この授業の醍醐味であり最も努力が必要なところでしたが、新たな発想も生まれやすく刺激的な時間を過ごすことができました。
私が所属している環境システム学科においても、環境問題は一人ではなく多くの人が関わることから、この授業で学んだデータを基に分析する力や、自分とは違う視点の意見を聞いた経験が、役に立つと感じています。
「これから授業を受ける方へ」
また、この授業で鍛えられた「分析力」や「相手を知る力」は、これから様々な場面で必要となると思いました。問題が生じた際、相手を知らないと取り組むべき本質的な課題に辿り着けません。このためにも様々な観点から相手を知り、分析できる力が大切だと思います。グループワークにおいても、他者から自分とは違う視点の意見を聞き、自らのアイデアの強みや弱みを理解し思考を深めました。この授業の醍醐味であり最も努力が必要なところでしたが、新たな発想も生まれやすく刺激的な時間を過ごすことができました。
私が所属している環境システム学科においても、環境問題は一人ではなく多くの人が関わることから、この授業で学んだデータを基に分析する力や、自分とは違う視点の意見を聞いた経験が、役に立つと感じています。
「これから授業を受ける方へ」
目的の達成に向けてグループで意見を述べ合っていくので、刺激的な空間が好きな人や、データを基に分析することに興味がある人は向いていると思います。また、マーケティングなどに興味がある人も楽しめると思いますので、ぜひ受講してみてください。
2年前期 プログラミング発展A
Python言語を利用して、データの分析や可視化、またモデルの作成とシミュレーションを学び、データから課題を設定して問題を解決する能力を身につけます。
「プログラミング発展A」受講生 薬学部 薬学科 2年(2023年度) 赤羽 海飛 ”プログラミングという分野に対してとても自信を持てるようになった”
赤羽 海飛 さん
薬学部 薬学科 2年(2023年度)
受講を受ける前の印象
授業で体験したこと
授業ではGoogle Colaboratoryで｢Python｣というプログラミング言語を使って、プログラミングで使う言葉や考え方などを学びました。最初は何が何だかわかりませんでした。しかし、授業資料と外部のプログラミング学習サービスを利用して、実際にプログラムを書いて実行していくことで、できることが次々に増えていき、複雑な数字遊びや簡単なゲームのシミュレーションができるようになりました。個人的には授業資料がとてもわかりやすく、Google Colaboratoryを利用した資料の中で、実際にプログラムを書いて実行できるので、何度も挑戦し、理解を深める事ができました。
ミニプロジェクトでは、それまでの週で作成した対戦ゲームに、自分で要素を追加したり、パラメータを変更しながら勝率をつり合わせるシミュレーションを行いました。自分が思い描く勝率になるためには，どのようなプログラムを書けば良いのか、自分の検証したい事をプログラムでどのようにして検証すれば良いのかを考え、何度も失敗を重ねました。それらの失敗の中で新しい発見もあり、最終的には、複雑な作業はプログラムに任せられるまでになり、合計5千万回のシミュレーションの結果を自動でグラフ化するところまで成長しました。プログラミングに関するスキルと知識が身につき、非常に自信が持てるようになりました。
授業を受けてみて驚いたこと
1年次に履修していた「プログラミング基礎」で基本的なプログラミングに関する知識や考え方を学べたものの、実際のプログラミング言語にはまったく触れた事がなかったので、発展授業はとても難しいものだと考えていました。授業を受けるにあたって特別に準備したことなどはありませんでした。
授業を受けてみようと思った動機
1年次に履修した「プログラミング基礎」で自分の考えている事をプログラムで表現し、それが実行結果として形になる事がとても楽しかったので発展科目も履修しました。また自分は薬剤師を目指して薬学を学んでいるのですが、自分のスキルを薬学×プログラミングでより増やせる事がとても魅力的に感じ、将来の職場で自分のプログラミングスキルを活かすことに憧れて履修しました。授業を受けてみようと思った動機
授業で体験したこと
授業ではGoogle Colaboratoryで｢Python｣というプログラミング言語を使って、プログラミングで使う言葉や考え方などを学びました。最初は何が何だかわかりませんでした。しかし、授業資料と外部のプログラミング学習サービスを利用して、実際にプログラムを書いて実行していくことで、できることが次々に増えていき、複雑な数字遊びや簡単なゲームのシミュレーションができるようになりました。個人的には授業資料がとてもわかりやすく、Google Colaboratoryを利用した資料の中で、実際にプログラムを書いて実行できるので、何度も挑戦し、理解を深める事ができました。
ミニプロジェクトでは、それまでの週で作成した対戦ゲームに、自分で要素を追加したり、パラメータを変更しながら勝率をつり合わせるシミュレーションを行いました。自分が思い描く勝率になるためには，どのようなプログラムを書けば良いのか、自分の検証したい事をプログラムでどのようにして検証すれば良いのかを考え、何度も失敗を重ねました。それらの失敗の中で新しい発見もあり、最終的には、複雑な作業はプログラムに任せられるまでになり、合計5千万回のシミュレーションの結果を自動でグラフ化するところまで成長しました。プログラミングに関するスキルと知識が身につき、非常に自信が持てるようになりました。
授業を受けてみて驚いたこと
授業を受けてみて、Google Colaboratoryの実行画面でグラフを作ることができる事に驚きました。またグラフを作る前では、実行結果の文字の間を「,｣や「|｣や改行で区切って、擬似的な表を出力することができた事にもびっくりしました。
授業で苦労したこと
プログラムの実行結果がうまくいかなかった時、長く複雑なプログラムから何が原因で上手くいかなったのかを探し出すことは非常に大変で苦労しました。それ以降は、自分用のノートにプログラムの全体像や相互関係を視覚的にわかりやすく書き出し、それを見ながらプログラムを組み立てる事で、ミスが起きそうな場所の予想や、プログラム内のごちゃごちゃした所が解消できるようになりました。
検証グラフ
「授業で苦労したこと」で述べた自分用のノート
実際に作成したコード
「将来これは役に立ちそうだ」と思ったこと
プログラミングを実際にやってみる事で、プログラミングの可能性について知ることができました。パソコンや携帯で自分で簡単なプログラムを作って、それを実装できる機能が付いていることがあり、それを利用して自分でなにか便利なツールが作れそうだと感じました。実際に挑戦する事で、何も知らなかった状態から自分のできる事がわかり、地味で面倒な作業などは、プログラミングをすることで自動化できるだろうなと感じました。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
薬学部に所属しているのですが、将来薬剤師が扱う膨大なデータを自分で作ったプログラムで好きにアクセスしたり、整理できるようにしたいです。
これから授業を受ける方へ「この学習の機会を逃さずスキルを身に付けてほしい」
これから授業を受ける方へ「この学習の機会を逃さずスキルを身に付けてほしい」
「プログラミング」と聞くと難しそうと思う人がほとんどだと思います。自分もその1人でした。しかし今ではプログラミングという分野に対してとても自信を持てるようになりました。授業資料では、「なぜ？」と思うところをわかりやすく追求してくれていて、実際にその場でプログラムを書いてトライアンドエラーを繰り返して成長できます。先生方もとても優しく教えてくれて、分からない所ではたくさん質問をし、何度も助けられました。授業時間は基本的に個人でコツコツ学習を進める形態です。自分で学習する意欲があるのであれば、プログラミング学習においてここまで手厚く指導して貰える場は少ないと思います。プログラミングが難しそうで一歩を踏み出せない人も、是非この学習の機会を逃さずスキルを身に付けてほしいです。
「プログラミング発展A」受講生 データサイエンス学部 データサイエンス学科 2年(2023年度) 槇本 瑛太 ” 自分の可能性を広げるためにも、ぜひ受講することをお勧めします”
槇本 瑛太 さん
データサイエンス学部 データサイエンス学科 2年(2023年度)
授業を受ける前の印象
私は以前よりプログラミングを学習していましたが、コーディングをすることに苦手意識がありました｡その原因は初歩的な部分で忘れている部分がある事や、プログラミング特有の変数やライブラリといわれる要素があまり理解できていないためでした。ですが、これらの要素はプログラミングを学習していく上でよく出るものであり、プログラミングで何かを作りたいと考えると必ず身につけなければいけないスキルになります。しかし私はデータサイエンス学部の2年となり、自らプログラミングで何かを作る機会が増えていくにつれて、その箇所でつまずくことが多くなっていました。そこでもう一度初歩的な部分を学習し直し自分の苦手意識を克服したいと考え、この授業を受講する事を決めました。
授業で体験したこと「学んだことをすぐ実装できる楽しさと難しさ」
プログラミングの初歩的な部分をサンプルコードを元に理解し、それらを元に特定の実行が可能となるプログラムを作成する方式でスキルを身につけていきました。授業は座学で終了するだけではなく、各回にかならず自分で手を動かして実践的に行う箇所があるため、学んだことをすぐ実装できる楽しさと難しさが両方あります。私はその勉強方法としてプログラムの流れを自分でたどり、なぜその処理を行うのか、ということを意識していました。プログラミングの処理は順次行われ、そこには流れがあります。私は以前よりその流れ、特に変数や配列に格納されるオブジェクト類が苦手でした。そのためどのような処理があって、どういう理由でそこに格納されたのかということを理解するために何度も処理の流れをたどり、その1行1行のコードにどんな意味があるのかを考えていました。また授業の最終課題のミニプロジェクトでは、少数で相手に当たる命中率が高い大砲と、多数で命中率が低い大砲同士が打ち合ったら、どちらが有利かということをシミュレーションで分析する課題に取り組みました。この課題ではどうなったら有利な状態であるかを自ら設定し、それについて分析するプログラムを作ることになります。いままでの演習課題とは異なり、自ら処理を考える必要があるため、あらかじめ自分が実行したいプログラムの流れを考えた上でそれに合う処理が可能なコードを書いていきました。どうやったら思い通りの処理ができるのかを実装するのは難しかったですが、授業を通して意識していたプログラムの流れをたどり処理の意味を考えるという事がとても役に立ち、自分の満足のいく分析をすることができると共に、確実にスキルが身についていることが実感できました。
授業を受けてみて驚いたこと
プログラミングと聞くと少し苦手意識があり、授業に最後までついていけるのか不安な部分がありました。
しかしこの授業で利用するPythonという言語は、今最も注目されている言語のひとつであり、最近話題のＡＩなどもこの言語で構成されていることが多いそうです。そのためこの科目については、プログラミングという難しい面もありますが、これから先のＩＴ社会において学んでおくべき重要な要素があるという印象を持っていました。
私は授業を受けるにあたり、まず自分がこれから学ぶプログラミングにはどのようなことができるのか授業はどのように展開されているのかを知るため、シラバスをよく読みました。またオンラインの授業であったため、事前にマイクの確認や画面を共有することができるのかはよく確認しました。対面の授業と違い機材トラブルが授業そのものの参加不可と直結するため、機材の万全な状態を心掛けていました。
授業を受けてみようと思った動機「自分の苦手意識を克服したい」
私がこの授業を受講した理由としては、プログラミングの初歩的で基礎の部分をもう一度学び直したいと考えたからです。しかしこの授業で利用するPythonという言語は、今最も注目されている言語のひとつであり、最近話題のＡＩなどもこの言語で構成されていることが多いそうです。そのためこの科目については、プログラミングという難しい面もありますが、これから先のＩＴ社会において学んでおくべき重要な要素があるという印象を持っていました。
私は授業を受けるにあたり、まず自分がこれから学ぶプログラミングにはどのようなことができるのか授業はどのように展開されているのかを知るため、シラバスをよく読みました。またオンラインの授業であったため、事前にマイクの確認や画面を共有することができるのかはよく確認しました。対面の授業と違い機材トラブルが授業そのものの参加不可と直結するため、機材の万全な状態を心掛けていました。
授業を受けてみようと思った動機「自分の苦手意識を克服したい」
私は以前よりプログラミングを学習していましたが、コーディングをすることに苦手意識がありました｡その原因は初歩的な部分で忘れている部分がある事や、プログラミング特有の変数やライブラリといわれる要素があまり理解できていないためでした。ですが、これらの要素はプログラミングを学習していく上でよく出るものであり、プログラミングで何かを作りたいと考えると必ず身につけなければいけないスキルになります。しかし私はデータサイエンス学部の2年となり、自らプログラミングで何かを作る機会が増えていくにつれて、その箇所でつまずくことが多くなっていました。そこでもう一度初歩的な部分を学習し直し自分の苦手意識を克服したいと考え、この授業を受講する事を決めました。
授業で体験したこと「学んだことをすぐ実装できる楽しさと難しさ」
プログラミングの初歩的な部分をサンプルコードを元に理解し、それらを元に特定の実行が可能となるプログラムを作成する方式でスキルを身につけていきました。授業は座学で終了するだけではなく、各回にかならず自分で手を動かして実践的に行う箇所があるため、学んだことをすぐ実装できる楽しさと難しさが両方あります。私はその勉強方法としてプログラムの流れを自分でたどり、なぜその処理を行うのか、ということを意識していました。プログラミングの処理は順次行われ、そこには流れがあります。私は以前よりその流れ、特に変数や配列に格納されるオブジェクト類が苦手でした。そのためどのような処理があって、どういう理由でそこに格納されたのかということを理解するために何度も処理の流れをたどり、その1行1行のコードにどんな意味があるのかを考えていました。また授業の最終課題のミニプロジェクトでは、少数で相手に当たる命中率が高い大砲と、多数で命中率が低い大砲同士が打ち合ったら、どちらが有利かということをシミュレーションで分析する課題に取り組みました。この課題ではどうなったら有利な状態であるかを自ら設定し、それについて分析するプログラムを作ることになります。いままでの演習課題とは異なり、自ら処理を考える必要があるため、あらかじめ自分が実行したいプログラムの流れを考えた上でそれに合う処理が可能なコードを書いていきました。どうやったら思い通りの処理ができるのかを実装するのは難しかったですが、授業を通して意識していたプログラムの流れをたどり処理の意味を考えるという事がとても役に立ち、自分の満足のいく分析をすることができると共に、確実にスキルが身についていることが実感できました。
授業を受けてみて驚いたこと
一番印象に残ったことは、プログラミングのひとまとまりを部品として捉えそれを組み合わせることで大きなプログラムを作っていくことです。この授業で利用するPython言語では、ひとまとまりの処理を「def」で定義し、それを関数化することで、オリジナルの処理を一つの関数として実行することができます。これにより長いコードを簡潔に記述できるようになると共に、複雑な処理をするプログラムでも全体を分割することで、一つ一つの単純なプログラムにすることが可能です。私はいままで複雑なプログラムでも「def」での関数定義を行わず記述していたため、エラーが起こっても発生個所を見つけるのに苦労していました。しかしこのプログラムを単純な部品にわけ、それを組み合わせることで完成を目指すような「def」を多用したプログラミングを学んだことで、エラーの原因を早急に突き止め、効率よくプログラミングができるようになりました。処理の一部をひとまとまりの部品のようにする。とても簡単な事ですが、私にとっては衝撃的でスキルを向上させることができたため、とても印象に残っています。
授業で苦労したこと
私がこの授業で最も苦労したことは、プログラミングもそうなのですが、最終課題のプレゼン時でどのように私の成果を他の受講生にわかりやすく伝えることができるのかを考えた、グラフづくりでした。私は最終課題で、少数で相手に当たる命中率が高い「大砲１」と多数で命中率が低い「大砲２」で、先行攻撃と後攻攻撃、また同時攻撃で、どのパターンが大砲１にとって有利であるかを比較しました。実験では大砲２を相手にして、大砲１の先行攻撃と同時攻撃時の比較、後攻攻撃と同時攻撃時の比較、先行攻撃、後攻攻撃、同時攻撃での比較を大砲1の台数を1台から20台まで変化させて、勝率の推移をグラフで可視化しました。
この可視化というのが分析をする上で、重要でグラフを読む人に分かりやすく、かつ自分の考えを伝えられなくえてはいけません。この点でどのように結果を図にしたらよいのかを時間をかけて考えました。また図を作成する際は、Excelなどを利用せずにプログラミングで行わなければいけません。頭の中で形にできても、実際にそれを、プログラミングで図にした際に、想像したグラフとは違うことや、エラーが発生してしまうという事もあり非常に苦労しました。実際のプレゼンでは、先行後攻攻撃と同時攻撃全てのグラフの色を分けて一つのグラフにすることで多くの人が見ても納得できるようなグラフを作成できたと思います。
私がこの授業で最も苦労したことは、プログラミングもそうなのですが、最終課題のプレゼン時でどのように私の成果を他の受講生にわかりやすく伝えることができるのかを考えた、グラフづくりでした。私は最終課題で、少数で相手に当たる命中率が高い「大砲１」と多数で命中率が低い「大砲２」で、先行攻撃と後攻攻撃、また同時攻撃で、どのパターンが大砲１にとって有利であるかを比較しました。実験では大砲２を相手にして、大砲１の先行攻撃と同時攻撃時の比較、後攻攻撃と同時攻撃時の比較、先行攻撃、後攻攻撃、同時攻撃での比較を大砲1の台数を1台から20台まで変化させて、勝率の推移をグラフで可視化しました。
この可視化というのが分析をする上で、重要でグラフを読む人に分かりやすく、かつ自分の考えを伝えられなくえてはいけません。この点でどのように結果を図にしたらよいのかを時間をかけて考えました。また図を作成する際は、Excelなどを利用せずにプログラミングで行わなければいけません。頭の中で形にできても、実際にそれを、プログラミングで図にした際に、想像したグラフとは違うことや、エラーが発生してしまうという事もあり非常に苦労しました。実際のプレゼンでは、先行後攻攻撃と同時攻撃全てのグラフの色を分けて一つのグラフにすることで多くの人が見ても納得できるようなグラフを作成できたと思います。
「将来これは役に立ちそうだ」と思ったこと「わかりやすいデータの可視化」
私が最もこの授業で「将来これは役に立ちそうだ」と感じたのは、わかりやすいデータの可視化です。この授業では、プログラミングの初歩的な部分を身につけられる上に、実際にプログラミングをすることで出したシミュレーション結果可視化を行います。様々なデータが数値などとして記録されている現代において、ただ煩雑に置かれたデータからその内容を読み取ることは非常に難しいです。しかしその中にはこれから先、社会を発展させる情報や、まだ見えていない需要やそこに含まれる要素などが隠れていると、私は思います。そのためデータ群から新しい価値を見出すためには、まずデータを分かりやすいようにグラフにするということは非常に重要なことです。そしてそれを自分のみが理解できるのではなく、多くの人に理解してもらうために工夫することは、データがあふれている社会に生きていく上で必要なスキルになってくるのではないでしょうか。
今回の授業で触れた箇所はまだ初歩的な部分であったと考えられますがこれからの将来で必ず必要になってくるスキルを少しでも身につけられたと私は感じます。
今回の授業で触れた箇所はまだ初歩的な部分であったと考えられますがこれからの将来で必ず必要になってくるスキルを少しでも身につけられたと私は感じます。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
今回での授業の学びは、データサイエンス学科に所属する私にとって大きな糧となりました。私の学科ではプログラミングを利用する機会が多く、その中にはとても複雑な処理を行っているプログラムを扱うため、今回学んだように、プログラムの一部を部品のようにとらえ、ひとつひとつ単純化していくというプロセスは非常に役に立つと考えられます。長いコード、複雑な処理を見ても、授業で意識したように一つ一つのコードがどのような意味を持ちそれらが構成され、どのような働きをしているのかをこれから先もよく考えていきたいと思います。また今回の授業で苦労した、データをプログラムでグラフ化して可視化することとも活用していきたいと考えています。可視化を行うことで、数値はより分かりやすいものになる。これは、そこから得られる新しい発見は、新たな考察を生むことができるとともに、より深く課題に取り組むことにつながるはずです。
これから授業を受ける方へ
私はこの授業を是非、いつか社会人となる多くの人に受けて欲しいと考えています。ITが発展し、重要な産業としてＩＴサービスが確立され、膨大なデータが大きな意味を持った現代社会において、プログラミンで何かを作成できることやデータを読み解くことができる能力は、自らの可能性を広げる意味でも必須な能力になっているといっても過誤ではありません。医療や運動、商業から運搬まであらゆる業界でＩＴ化が進む中プログラミングスキルはその需要が急速に高まっていっています。さらに深く考えれば、最近よく耳にするビックデータやＡＩなどは、これから社会が発展する可能性の塊です。そしてこれを解析、作成するためには、今回の授業で触れたPythonなどでのプログラミングスキルと、データの可視化スキルが不可欠です。最初はプログラミングと聞くと難しいものであると考えがちですが、この授業から入れば複数人の講師の実践的かつ丁寧な指導のもと、必ず初歩的な部分を身につけられると共に、それから先への発展の足掛かりを見つけることができます。またこの授業で行った内容だけであっても、プログラミングからデータの可視化までの知識やスキルを、所属する学科で活かすことができると思います。
自分の可能性を広げるためにも、ぜひ受講することをお勧めします。
「プログラミング発展A」受講生 薬学部 薬学科 2年(2022年度) 吉本 早希 ”難しそうでも、学生のうちに経験できることはやっておきたかった”
吉本 早希 さん
薬学部 薬学科 2年(2022年度)
受講のきっかけ「難しそうでも、学生のうちに経験できることはやっておきたかった」
1年次に履修した「プログラミング基礎」は決して得意ではなかったので、この授業も非常に難しそうだと思っており、ついて行けるか少し不安がありました。ですが、ドラマや漫画の影響で「プログラマー」や「プログラミング」に幼少期から憧れを抱いていました。今の私の将来の夢はプログラミングとは関係ありませんが、学生のうちに経験できることはやっておきたいと思っていたので、この授業を受けてみました。
授業での学び「質問を重ね、最後には自力でプログラムが組めるように」 授業では、プログラミング言語である「Python」を使ってプログラミングを学びました。授業の最初の方は手も足も出ない状態でしたが、オンライン上の質問コーナーで、たくさん質問させていただいたことで徐々にコツを掴んでいきました。画面上にびっしりと小さな文字でコードを入力し実行したときに、思い通りに動いてくれた時の感動が、非常に印象に残っています。最後の方には自力である程度プログラムを組み立てられるようになっていました。質問する際も先生方は優しく丁寧に質問に答えてくれました。
授業は週ごとに違ったテーマの課題が出て、後半の週ではこれまで学んだことを活用するミニプロジェクトに取り組みました。課題は、授業中に行う課題と、授業外で行うオンデマンド課題の2つがあり、オンデマンド課題では「paiza」というプログラミング学習サイトを使ってPythonを学びました。
ミニプロジェクトでは、2つの陣営に分かれて大砲を打ち合い、様々な条件を変更して各陣営の勝ち負けをシミュレーションするプログラムを作成し発表しました。PowerPointで発表資料を作り発表しましたが、課題は同じでも着目する点は人によって異なるため、発表を聞くことが面白かったです。
図：Pythonによるグラフの生成例
図：ミニプロジェクトで制作したプログラムの一部
「これから授業を受ける方へ」
プログラミング初心者の人でも全然不安を抱く必要はありません！プログラミング初心者でありPythonに一度も触れたことがなかった私は本当に苦労しましたが、わからないことがあったらどんどん質問しましょう！私の将来の夢とプログラミングは、今はまだ関連がないように感じていますが、今後必要な知識になるかもしれません。進化していく時代に寄り添えるよう、これからも副専攻での学びを深めていきたいです。
2年前期 プログラミング発展B
HTMLとJavaScript言語を利用して、インタラクティブなWebアプリの作り方を学び、目的のツールやサービスを作成する能力を身につけます。
「プログラミング発展B」受講生 工学部 環境システム学科 2年(2023年度) 宇津 帆香 ”主専攻の学びを拡張させるための手段を学ぶことができる”
宇津 帆香 さん
工学部 環境システム学科 2年(2023年度)
工学部 環境システム学科 2年(2023年度)
授業を受ける前の印象
プログラミングに興味はあったものの、言語などの知識は全くありませんでした。1年で受講していた「プログラミング基礎」の課題に苦戦した思い出があるため、不安がありました。しかし、この授業を受講した先輩方も同じように言語の知識が無い中で始めて、最終的に一つの作品を完成させられるまでになったというお話を聞きました。きっとほとんど知識が無い人でも授業内でプログラミングについての基礎知識や、課題解決方法を学ぶことができるのだろうと思いました。
授業を受けるにあたって特に準備したことはありませんが、私はこの授業のように個人作業をする場合、集中しすぎて気づいたら時間が経っていることがよくあります。そのため、この授業の前後に別の授業を入れないようにして、作業だけに熱中できるような環境づくりをしていました。
授業を受けるきっかけや動機
プログラミングに興味はあったものの、言語などの知識は全くありませんでした。1年で受講していた「プログラミング基礎」の課題に苦戦した思い出があるため、不安がありました。しかし、この授業を受講した先輩方も同じように言語の知識が無い中で始めて、最終的に一つの作品を完成させられるまでになったというお話を聞きました。きっとほとんど知識が無い人でも授業内でプログラミングについての基礎知識や、課題解決方法を学ぶことができるのだろうと思いました。
授業を受けるにあたって特に準備したことはありませんが、私はこの授業のように個人作業をする場合、集中しすぎて気づいたら時間が経っていることがよくあります。そのため、この授業の前後に別の授業を入れないようにして、作業だけに熱中できるような環境づくりをしていました。
授業を受けるきっかけや動機
プログラミング教育はすでに小学校でも必修化されています。つまり、私たちが社会に出てからプログラミングスキルは「学んでいて当然のもの」となってくるのだと思います。私は年を重ねても時代に置いて行かれないような大人になりたいと思っています。そのためには常に新たな世代が持っているスキルや価値観を積極的に学ぶ必要があると考えたため、この授業の受講を決めました。武蔵野大学では、全学科の学生がプログラミングの授業を受講でき、私がこの大学を志望した理由の一つでもありました。
授業で体験したこと
授業はオンデマンドで各自学習を進める時間と、オンライン同時双方向で行う作業の時間で構成されていました。オンデマンド授業は、講義資料とpaizaラーニングというプログラミングの講座サイトを利用しました。paizaラーニングでは、解説動画を見ながら実際にコードを書く練習ができます。かなり初歩的なところから解説されているため、自分が苦手とする部分を埋めながら進められて勉強になりました。今回の授業ではHTMLとJavaScriptの講座を学びましたが、ほかのプログラミング言語の講座も多くあったため、こっちも学んでみたい！と思いながら受けていたのを覚えています。
同時双方向の時間は、少人数の班に分かれて課題に取り組みます。「このような動きをするプログラムを作ってください」という課題が出され、「どのような処理を行えば課題通りの動きをするか？」を考えながらコードを書いていきます。処理方法が思いつかなかったり、コードを書いても想定通りに動かず困ったりした場合は、担当の先生に質問をすれば理解できるまで教えてくれます。オンライン上で質問するのに最初は不安がありましたが、作業している画面を共有することで、私がコードを書く様子を実際に先生が見ながら親身になって教えていただきました。
最終課題は、それまでの授業で得た知識を基に自分の理想をどこまで実現可能かを測ることを目的として、個人でプログラムを作成するミニプロジェクトでした。どのようなアプリケーションが作りたいかという企画書を提出し、それに沿って制作していきました。
私は、絶滅危惧種の動物についてユーザーに学んでもらうクイズゲームのWebアプリを制作しました。
授業で体験したこと
授業はオンデマンドで各自学習を進める時間と、オンライン同時双方向で行う作業の時間で構成されていました。オンデマンド授業は、講義資料とpaizaラーニングというプログラミングの講座サイトを利用しました。paizaラーニングでは、解説動画を見ながら実際にコードを書く練習ができます。かなり初歩的なところから解説されているため、自分が苦手とする部分を埋めながら進められて勉強になりました。今回の授業ではHTMLとJavaScriptの講座を学びましたが、ほかのプログラミング言語の講座も多くあったため、こっちも学んでみたい！と思いながら受けていたのを覚えています。
同時双方向の時間は、少人数の班に分かれて課題に取り組みます。「このような動きをするプログラムを作ってください」という課題が出され、「どのような処理を行えば課題通りの動きをするか？」を考えながらコードを書いていきます。処理方法が思いつかなかったり、コードを書いても想定通りに動かず困ったりした場合は、担当の先生に質問をすれば理解できるまで教えてくれます。オンライン上で質問するのに最初は不安がありましたが、作業している画面を共有することで、私がコードを書く様子を実際に先生が見ながら親身になって教えていただきました。
最終課題は、それまでの授業で得た知識を基に自分の理想をどこまで実現可能かを測ることを目的として、個人でプログラムを作成するミニプロジェクトでした。どのようなアプリケーションが作りたいかという企画書を提出し、それに沿って制作していきました。
私は、絶滅危惧種の動物についてユーザーに学んでもらうクイズゲームのWebアプリを制作しました。
絶滅危惧種を探せ！第1問画面
絶滅危惧種を探せ！ゲーム終了画面
ゲームで登場した絶滅危惧種の動物たち選択画面
授業を受けて印象に残ったこと
最後の授業で自分が制作したアプリケーションを発表し、学生と先生方にレビューをしてもらいます。私は課題の中で特にデザイン性に力を入れており、フォントや色合いなどは気に入ったものを使って作っていました。しかし、この相互レビューの時間で「このフォントだとユーザーからすると読みづらい」という意見が出ました。確かに、実際の現場でプログラムを作るときは自己満足だけでなく、「第三者からどう見えるか？」が大切になります。私は最終課題をあくまで「課題」として制作していたため、自分が好きなように作りすぎたのだと気づきました。更には私の作品をよりよくするために、「クリックしたときに動物の鳴き声の音を付けてみたらどうか？」などの案ももらうことができました。個人作業だけで完結していたらきっと得ることができなかった視点を得ることができました。多くの人に受け入れられるものをつくるには、個人作業で完結させず、できるだけ多くの人に意見をもらいながら作る必要があるということに気づきました。自分の作品に、先生方のようなプロの視点での意見がもらえるこの相互レビューの時間は、非常に有意義だったと感じています。
授業で努力したこと「自分が一番楽しめるものを作る」
最も努力したのは、作っている間も作った後も自分が一番楽しめるものを作ることです。自分の理想をできるだけ実現させるためには、複雑な処理が必要でした。具体的には、ゲームクリア後の別ページへの遷移です。企画書を書いた時点では、ゲーム内に登場した動物についての外部サイトのURLを載せる予定でした。しかし既存のホームページのURLというのはHTML内での扱いがかなり難しかったため、外部サイトではなく自分で書いた別ページへ遷移させるという処理を行いました。これは授業内で学んでいない処理方法でしたが、どうしても実装したかったため挑戦しました。授業で学んでいない部分であったとしても、同時双方向授業の中で先生方がサポートしてくださるため、安心して取り組むことができました。ただ、相互レビューでは、ゲームのインターフェースとして複雑なため、この処理はあまり良いものではないという意見をいただきました。改善案は企画書通り外部サイトのURLを埋め込むことでしたが、技術不足により修正ができず悔しい思いが残っています。
自分の作った作品を先生方や学生に向けて発表し、率直な意見をもらうのは苦手意識がある人の方が多いと思います。実際私も発表の時間は何をダメ出しされるか不安でいっぱいでした。しかし自分が本気で向き合った作品に素直なフィードバックを受けた結果、もちろん嫌な気持ちも無いとは言えませんが、次回はさらに良いものをつくりたいという気持ちの方が大きかったです。これは私が楽しみながら作品を作り、自分が満足できるような作品を自信を持って発表したからだと思います。すでに気に入っている作品なのにまだ改善点がある、つまりより良くできる余地があると思うと、次へのモチベーションにつながることに気づきました。今後も様々なことを楽しみながら挑戦し、自信をもって取り組みたいです。
副専攻は主専攻の学びを拡張させるための手段を学ぶことができます。今回作ったアプリは、ユーザーにクイズを通して絶滅危惧種の動物について説明し、興味を持ってもらうことが目的です。私の所属している環境システム学科での知識を活かしたものを作りたいと思い、このテーマを選びました。環境システム学科での授業で度々言われていますが、環境問題における課題は、人々の意識の低さや環境教育の不足だと思っています。今回の制作物のようにゲームで知ってもらえるようにするなど、環境について広く知ってもらうきっかけづくりができそうだと思いました。
これから授業を受ける方へ「遠慮なく自分が楽しめるものを制作していってほしい！」
私は写真が趣味で、自分が撮った写真を見て欲しいという思いがありアプリ内で動物の写真を使用しました。このように、ただ受け身でこなしているだけではただの面倒な課題ですが、いかにして自分の好きなものと融合させられるかでモチベーションが大きく上がると思います。他の授業と違い、副専攻の授業は自由度が高い課題が多いです。そのため、遠慮なくどんどん自分が楽しめるものを制作していってほしいです！楽しめば楽しむほど勝手に知識もついてくるという、かなりお得すぎる授業だと思っています。
「プログラミング発展B」受講生 グローバル学部 日本語コミュニケーション学科 2年(2022年度) 新川 大海 ”先生とのやり取りが考え方を広げてくれた”
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 2年(2022年度)
グローバル学部 日本語コミュニケーション学科 2年(2022年度)
「受講のきっかけ」 授業での学び「先生とのやり取りが考え方を広げてくれた」
小さい頃から自分で何かを制作することが大好きで、プログラミングの経験がありました。JavaScriptにもずっと興味があったのですが、独学では限界がありました。そこで、プログラミングも含め様々な制作の参考になる話が聞けたり、困ったときに相談できたりする環境が大学の授業を通して欲しいと思い、受講しました。
授業を受ける前は、Webアプリを作る基礎を身につけられると期待していました。HTMLには普段から触れていたので、JavaScriptを学んで今までできなかったことがどこまでできるようになるか、想像しながら受講しました。その結果、早い段階から最終課題であるミニプロジェクトの内容を考えることができました。
授業では、ミニプロジェクトに向けてHTMLとJavaScriptの基礎的な記述方法や機能を学びました。学びながら、「これらの機能を組み合わせたらどんな面白い物が作れるだろう」とワクワクしながら受講していました。
授業を実施する先生方も、実際にプログラミングの現場で働いているなどレベルが高く驚きました。例えば、プログラミングをする際に、まず自分が考えた処理を先生に説明したのですが、それとは別の案を教えていただきました。これを繰り返すことで知識や考え方の幅を広げることができました。他にも、プログラミングの現場での実例も交えた、役立つお話が聞けました。「話の内容を応用すると何ができるか」という発想につながったので、答えを教わるような授業よりも身になると感じました。
難しかったのはJavaScriptの“オブジェクト指向”という考え方です。授業ではあまり触れていなかったのですが、 JavaScriptはオブジェクト指向型の言語なので、ある程度理解していないと出来ることの幅が狭まってしまいます。ちゃんと理解できないまま終わってしまったので、今後も学んでいきたいです。
最終的にミニプロジェクトでは俯瞰型2Dパズルアクションという新感覚のゲーム作りにチャレンジしました。ゲームは以下のURLで公開していますので、よければ遊んでみて下さい。
http://nismin.my-style.in/wiselyavoider/
http://nismin.my-style.in/wiselyavoider/
図：授業の最終課題で制作したゲーム
図：授業の最終課題で制作したゲーム
（制作において工夫した点）
縦方向へのスクロールは、 Webページに動きを付けられるJavaScriptのDOM(Document Object Model)を活用し擬似的に表現しました。キャラクターと障害物の接触などのイベントは、条件分岐による切り分けで発生させています。他にも、プレイヤーを飽きないようにするため、ゲームの進行度を保存できるGETパラメータを利用して、通常より難しいエクストラモードを実装したり、獲得した点数をツイートできる機能を搭載して、フォロワーとスコアを競って楽しめるようにしました。
「これから授業を受ける方へ」
縦方向へのスクロールは、 Webページに動きを付けられるJavaScriptのDOM(Document Object Model)を活用し擬似的に表現しました。キャラクターと障害物の接触などのイベントは、条件分岐による切り分けで発生させています。他にも、プレイヤーを飽きないようにするため、ゲームの進行度を保存できるGETパラメータを利用して、通常より難しいエクストラモードを実装したり、獲得した点数をツイートできる機能を搭載して、フォロワーとスコアを競って楽しめるようにしました。
「これから授業を受ける方へ」
この授業は能動的に受けられるかどうかで学びの質と量が大きく変わる授業です。私も授業が始まった頃は先生方をうまく頼れませんでした。この授業を受ける方は、ぜひ貪欲に授業を受けてみてください。少しでも自分に役立つヒントが得られるよう、課題に対して常に「これを学んで何になるんだろう？」と考え、疑問を感じたらすぐ確認するなど、自分の中で「この授業で学んだことはこうやって活用できる！」というビジョンをもって授業を受けることが大切だと思います。すると、自ずと何か作りたくなり、質問が生まれ、先生に質問しに行くことで知見が広がり、授業にのめりこんでいけるでしょう。
日本語コミュニケーション学科では、学生がワークショップをデザインし、互いにフィードバックする授業があります。このワークショップをより楽しく・効率よく運営する手段としてWebアプリの活用をよく思い付きます。この授業で学んだHTMLやJavaScriptを活用したいです。
専修科目群
機械学習やデータサイエンスの専門的なツールを活用して実社会の問題解決を実践的に学ぶ、コースのコアとなる科目です。
機械学習やデータサイエンスの専門的なツールを活用して実社会の問題解決を実践的に学ぶ、コースのコアとなる科目です。
2年後期 人工知能技術と社会
人工知能技術(AI)が私達の社会をどのように変えていくのか、実際に携わっているゲストスピーカーの講演をヒントに、議論と調査を通じて自分で定めたテーマを探求していきます。
「人工知能技術と社会」受講生 教育学部 教育学科 2年(2022年度) 進藤 匠 ”副専攻での学びが社会で必要とされていることを知った”
進藤 匠 さん
教育学部 教育学科 2年(2022年度)
教育学部 教育学科 2年(2022年度)
受講のきっかけ「小学校の教員になるために」
受講の決め手は「GIGAスクール構想」の影響が大きかったです。私は教育学部に所属しており、将来小学校の教員になることを目指しているのですが、GIGAスクール構想は学校の生徒1人1台端末を配布して、一人一人の学びの幅を広げようとするもので、国が進めています。GIGAスクール構想によって教員はＩＣＴを活用した授業作りが求められるようになりました。しかし、私はＡＩ活用の知識や技術に乏しく、デバイスを存分に活用して児童生徒に教えることが難しいと感じていました。そこで、私に不足している知識面を補うためにこの授業の受講を決めました。
授業名に人工知能「技術」と記載されていたので、AIの基盤を作成するエンジニア向けの授業で、プログラミングも満足にできない文系の自分には難しいのではと考えていました。ですが、授業で最初に取り組んだ「主専攻におけるAI活用の最新活用事例を調べること」という課題を通じて、この授業は人工知能に関する知識や技術を学び、それを主専攻で学んでいる内容と結び付けていくための授業だと思いました。
授業を受けて知識を新しく知っても、ただ知るだけでは価値が薄れてしまいます。そこで、授業を受ける前に情報収集を行い、学んだことを自分事として捉えられるようにしました。具体的には、私は教育学部に所属しているので、学校現場の問題点と現在行われている対策を調査し、解決すべき課題について考えました。
受講の決め手は「GIGAスクール構想」の影響が大きかったです。私は教育学部に所属しており、将来小学校の教員になることを目指しているのですが、GIGAスクール構想は学校の生徒1人1台端末を配布して、一人一人の学びの幅を広げようとするもので、国が進めています。GIGAスクール構想によって教員はＩＣＴを活用した授業作りが求められるようになりました。しかし、私はＡＩ活用の知識や技術に乏しく、デバイスを存分に活用して児童生徒に教えることが難しいと感じていました。そこで、私に不足している知識面を補うためにこの授業の受講を決めました。
授業名に人工知能「技術」と記載されていたので、AIの基盤を作成するエンジニア向けの授業で、プログラミングも満足にできない文系の自分には難しいのではと考えていました。ですが、授業で最初に取り組んだ「主専攻におけるAI活用の最新活用事例を調べること」という課題を通じて、この授業は人工知能に関する知識や技術を学び、それを主専攻で学んでいる内容と結び付けていくための授業だと思いました。
授業を受けて知識を新しく知っても、ただ知るだけでは価値が薄れてしまいます。そこで、授業を受ける前に情報収集を行い、学んだことを自分事として捉えられるようにしました。具体的には、私は教育学部に所属しているので、学校現場の問題点と現在行われている対策を調査し、解決すべき課題について考えました。
授業での学び「副専攻での学びが社会で必要とされていることを知った」
この授業では、主に２つの活動に取り組みました。１つ目は、AI活用やDXの最新事例など、社会で必要とされている技術について理解を深めることです。毎回の授業でAI活用に取り組む企業や大学のプロフェッショナルによる講演があり、専門性の高い話が聴けました。さまざまな講演を聴いて、身近にある意外な場面にもAIが組み込まれ生活を豊かにしていることや、副専攻での学びが社会で必要とされていること、学んだ知識や経験を活かす場が社会にあることなどを実感しました。また、自分の主専攻である教育現場にも、AIを活かした実践が多くあると知り、選択肢を広げられました。知らなければ機会につなげることができないので、今後も積極的に情報収集をする必要があります。
2つ目は、将来を見据えて副専攻での学びを設計していくことです。副専攻では、就職後も役立つ実践的な技術(プログラミング・データ分析)から、AIを活用した最先端の技術革新事例を学ぶなど、様々な活動を行います。そこで得た知識や経験を自分の将来にどのように活かしていくかを、この授業では考えていきます。そのために課題として取り組んだのが、キャリアビジョンマンダラートの作成です。9x9のマスの中に、将来のなりたい自分を中心に据え、そのために必要な要素を周りに埋めていきます。私は、「AI活用に秀でた小学校教員」を目指しているため、目標達成に必要な知識分野と実践に向けての取り組みを考えました。キャリアマンダラートは小学校でも積極的に取り入れていきたいです。例えば、新年の抱負などは目標を定めても達成までの道のりが明確に持てないと、途中で道を外れてしまうことが多いです。そのため、未来のビジョンを掲げて、目標に必要なステップを設定するマンダラートは、学びを可視化する手段として非常に参考になりました。
この授業では、主に２つの活動に取り組みました。１つ目は、AI活用やDXの最新事例など、社会で必要とされている技術について理解を深めることです。毎回の授業でAI活用に取り組む企業や大学のプロフェッショナルによる講演があり、専門性の高い話が聴けました。さまざまな講演を聴いて、身近にある意外な場面にもAIが組み込まれ生活を豊かにしていることや、副専攻での学びが社会で必要とされていること、学んだ知識や経験を活かす場が社会にあることなどを実感しました。また、自分の主専攻である教育現場にも、AIを活かした実践が多くあると知り、選択肢を広げられました。知らなければ機会につなげることができないので、今後も積極的に情報収集をする必要があります。
2つ目は、将来を見据えて副専攻での学びを設計していくことです。副専攻では、就職後も役立つ実践的な技術(プログラミング・データ分析)から、AIを活用した最先端の技術革新事例を学ぶなど、様々な活動を行います。そこで得た知識や経験を自分の将来にどのように活かしていくかを、この授業では考えていきます。そのために課題として取り組んだのが、キャリアビジョンマンダラートの作成です。9x9のマスの中に、将来のなりたい自分を中心に据え、そのために必要な要素を周りに埋めていきます。私は、「AI活用に秀でた小学校教員」を目指しているため、目標達成に必要な知識分野と実践に向けての取り組みを考えました。キャリアマンダラートは小学校でも積極的に取り入れていきたいです。例えば、新年の抱負などは目標を定めても達成までの道のりが明確に持てないと、途中で道を外れてしまうことが多いです。そのため、未来のビジョンを掲げて、目標に必要なステップを設定するマンダラートは、学びを可視化する手段として非常に参考になりました。
図：課題で制作したキャリアビジョンマンダラート
他にも、授業の中で、AIを活用した既存のアプリやサービスなどを調査・分類して、マンダラートにまとめる課題に取り組みました。分類の際には、それぞれの長所を見極め、グループの視点でサービスを解釈しました。例えば、複数のアプリの共通項を見つけたり、企業が提供するサービスのニーズの偏りなどを考えたりしました。このような活動は1人では厳しかったと思いますが、授業ではグループに分かれて協力しながら課題に取り組めたので、それぞれの主専攻の知識を活かして、素早く深く学べました。
図：AIを活用したアプリを調べ、使用したいアプリを紹介する課題
集めた情報を実生活でどう活かすか考えることは難しいですが、課題を通じて知った教育系アプリは、教育の場で使用していきたいです。例えば、教師1人では把握が難しい生徒全員の実態把握にＡＩを用いてみたいです。今後も、教育における人工知能の活用について、考えていきたいと思っています。
これから授業を受ける方へ
授業の中で「ＡＩも闇雲に技術だけ進歩しても、宝の持ち腐れになってしまう」と伺いました。つまり、なぜその技術が必要で、社会のニーズはどこにあるか、常に考える必要があります。そのためには、自分がどのように人工知能と関わっていきたいのか強くイメージすることや、日頃から問題意識を持つことが重要になると思います。
私は、授業を受けて教育現場にも活かせる技術が数多くあることを知りました。しかし学校での普及は遅れているのが現状です。この授業や副専攻で学んだ知識や経験を学校現場に落とし込み、教育におけるＩＣＴ活用を引っ張って行けるような教員になりたいです。
授業の中で「ＡＩも闇雲に技術だけ進歩しても、宝の持ち腐れになってしまう」と伺いました。つまり、なぜその技術が必要で、社会のニーズはどこにあるか、常に考える必要があります。そのためには、自分がどのように人工知能と関わっていきたいのか強くイメージすることや、日頃から問題意識を持つことが重要になると思います。
私は、授業を受けて教育現場にも活かせる技術が数多くあることを知りました。しかし学校での普及は遅れているのが現状です。この授業や副専攻で学んだ知識や経験を学校現場に落とし込み、教育におけるＩＣＴ活用を引っ張って行けるような教員になりたいです。
2年後期 メディアデザイン
ウェブメディアを活用したデータの可視化を通じてデータの評価や展開に関して学びます。3DCGないし動きのある2DCGを用いてデータの内容を捉えやすくする適切なカタチを考えます。
「メディアデザイン」受講生 経営学部 会計ガバナンス学科 2年(2022年度) 小谷 菜摘 ”プログラミングを活かして自分が作れるものの幅を広げたい”
小谷 菜摘 さん
経営学部 会計ガバナンス学科 2年(2022年度)
経営学部 会計ガバナンス学科 2年(2022年度)
受講のきっかけ「プログラミングを活かして自分が作れるものの幅を広げたい」
授業の内容「自分が作りたいアプリを3D空間上で形にする」
元々プログラミングが好きで、プログラミングを活かして自分が作り出せるものの幅を広げたいと思っていたので、関係のある授業は受けたいと考えていました。この授業を知った時、Webアプリを作れるようになるところが非常に面白そうと思いました。加えて、これまでの副専攻コースで学んできたプログラミングの知識をさらに発展させ、Webアプリを自分の手で作り上げるスキルが身につけられそうだと感じたので、Webアプリが作れるスキルや、関連する能力も同時に身につけられるこの授業を、受けない手はありませんでした。
授業を受ける前は、３Dデータを扱える「PLAYCANVAS」というアプリ開発ツールを使えるように準備しましたが、その他は特に何もしていません。これまでにプログラミングを学べる授業を受けてきたので、そこで身につけた知識を活かして今回の授業に取り組みました。基本的なプログラミング知識を復習しておくと、授業内容がより分かりやすくなると思います。
授業を受ける前は、３Dデータを扱える「PLAYCANVAS」というアプリ開発ツールを使えるように準備しましたが、その他は特に何もしていません。これまでにプログラミングを学べる授業を受けてきたので、そこで身につけた知識を活かして今回の授業に取り組みました。基本的なプログラミング知識を復習しておくと、授業内容がより分かりやすくなると思います。
授業の内容「自分が作りたいアプリを3D空間上で形にする」
２Dや３Dデータをプログラムやカメラを使って表現する方法を学びました。実際にPLAYCANVASを用いて３D空間上に様々な物やカメラを配置してプログラムを組み込み、物体を移動するアニメーションを表現しました。これらを通じて知識とスキルを増やした上で、最終課題では１つのアプリを完成させるミニプロジェクトに取り組みました。自身で調べたり先生にアドバイスをもらったりしながら、自分が作りたいアプリを形にしていき、最終的には迷路クイズゲームを制作しました。フィールド上を移動してクイズに挑戦し、選択に応じて開いた道を進んで、ゴールを目指します。立体感を活かしてライトや物を配置するなど、出来上がっていく過程を楽しみながら取り組むことができました。完成したアプリを紹介した後はフィードバックを得られ、別の視点からのアイディアや実装の仕方を学びました。オンライン授業ですが、先生や受講生とは自由に交流できたので、自分のタイミングで先生方に質問をしたり、友人に相談したりしながら楽しく取り組めました。
図：迷路クイズゲームをプレイする様子
図：迷路クイズゲームの開発画面
授業での学び「完成形が見えてくる嬉しさ」
考えたアイデアを表現するために必要なプログラムを考え、正常に動くよう実装することに努力しました。プレイヤーがフィールド上を移動して楽しむので、全体のプログラムや障害物が正しく動くことが重要になると意識していました。物体にプログラムを実装することで様々な動きを表現できるのですが、イメージ通りに動かすことが難しく、重力や摩擦の値や物体の大きさなどを試行錯誤して調整し、完成させました。なかでも一番苦労したのは、何を作りたいか明確な形にすることです。わざわざ３Dにしなくても良いアイデアを考えてしまいがちでしたが、好奇心をもって面白そうと思えるアイデアを思いついてからは早かったです。
授業を受けてみて、PLAYCANVASを使って、しっかりと動く一つのアプリを作れたことに、正直驚いています。授業を受ける前は一つのアプリを完成させられるか心配でしたが、受講する中で作ってみたいものが生まれ、それを表現するために試行錯誤して技術を吸収し、できることが増え、段々と完成形が見えてくることに、嬉しさや楽しさを感じました。そして完成したものを自分で動かしていくのも、楽しさや達成感がありました。また、他の学生が制作した作品を見ると、私にはない発想が詰まっていて「こういう表現もできるのか」と、驚きや刺激を受けました。
作り上げたアプリについて、内容を説明したり実際にデモンストレーションしたりしながら紹介した経験は、今後も役立つと思いました。分かりやすさや過不足なく説明することも大事ですが、今回はアプリを制作したので、使ってもらえてこそ紹介が成功したと言えると思います。初めての経験で決して上手くできたわけではありませんが、聞き手が使ってみたいと思えるように紹介する経験が、将来商品開発をする場面などで役立つと思います。
私が所属する会計ガバナンス学科での学びと、今回の授業で学んだことは、分野としては離れていると思います。しかし、会計という分野は会計ソフトなどを用いて効率良く進める場合があるので、利用するソフトがどのようなプログラムで動いているのか、仕組みを理解できていることは大きなアドバンテージになると考えます。アプリを制作し紹介する経験は、新たな会計ソフトのプログラムを考えたり、一見すると分かりにくい会計データを分かりやすく伝えたりすることにも活かせると思います。
授業を受けてみて、PLAYCANVASを使って、しっかりと動く一つのアプリを作れたことに、正直驚いています。授業を受ける前は一つのアプリを完成させられるか心配でしたが、受講する中で作ってみたいものが生まれ、それを表現するために試行錯誤して技術を吸収し、できることが増え、段々と完成形が見えてくることに、嬉しさや楽しさを感じました。そして完成したものを自分で動かしていくのも、楽しさや達成感がありました。また、他の学生が制作した作品を見ると、私にはない発想が詰まっていて「こういう表現もできるのか」と、驚きや刺激を受けました。
作り上げたアプリについて、内容を説明したり実際にデモンストレーションしたりしながら紹介した経験は、今後も役立つと思いました。分かりやすさや過不足なく説明することも大事ですが、今回はアプリを制作したので、使ってもらえてこそ紹介が成功したと言えると思います。初めての経験で決して上手くできたわけではありませんが、聞き手が使ってみたいと思えるように紹介する経験が、将来商品開発をする場面などで役立つと思います。
私が所属する会計ガバナンス学科での学びと、今回の授業で学んだことは、分野としては離れていると思います。しかし、会計という分野は会計ソフトなどを用いて効率良く進める場合があるので、利用するソフトがどのようなプログラムで動いているのか、仕組みを理解できていることは大きなアドバンテージになると考えます。アプリを制作し紹介する経験は、新たな会計ソフトのプログラムを考えたり、一見すると分かりにくい会計データを分かりやすく伝えたりすることにも活かせると思います。
これから授業を受ける方へ「何かを作ってみたい方におすすめ」
この授業では、自分自身の興味が一番の原動力になると思います。「これを作ってみたい」「これが実装出来たら面白そう」といった自分が形にしたいアイデアを自身の力で作り上げる経験ができる、良い機会です。先生方のサポートも厚く、質問しやすい環境があります。今の実力では作れない可能性が高いと感じていても、授業内で段階を踏んで学べるので、一部のプログラミング言語がある程度読めれば全く問題なく挑戦できます。「Webアプリはどうやって作るんだろう」「何か作ってみたいかも」という気持ちが少しでもあれば、この授業に向いていると思います。
2年後期 サービスデザイン
従来のデザイン思考の手法に加え、データサイエンスを重視した近代的なデザイン思考を学びます。リアルなプロジェクトテーマに取り組み、新しいユーザ体験を生み出すサービスを創出します。
「サービスデザイン」受講生 グローバル学部 グローバルコミュニケーション学科 2年(2022年度) 宮城 海鳴 ”成長のために、苦手な分野にも向き合いたい”
宮城 海鳴 さん
グローバル学部 グローバルコミュニケーション学科 2年(2022年度)
グローバル学部 グローバルコミュニケーション学科 2年(2022年度)
受講のきっかけ「成長のために、苦手な分野にも向き合いたい」
AIやプログラミング、機械学習、データサイエンスなどは最近よく聞くワードですが、具体的にそれらが何を意味しているのか知らず、パソコンの操作が得意なわけでもなかったので、「難しそう」と思っていました。高校生の時にも情報科目の授業でプログラミングなどを学びましたが、思うように学べず周囲より学ぶスピードが遅かったことがあり、情報科目に関しては苦手意識が強くありました。ですが、近年様々な業界でAIが取り入れられる中で、副専攻で学べる内容は将来どんな職業に就くとしてもこれから必須になると感じました。また、自分の苦手分野と向き合うことで成長したいという気持ちと、コースを修了した際には証明書も発行されることもあり、大学での学びにおける目標の一つに加えようと、副専攻の受講を決意しました。
副専攻では「サービスデザイン」か「メディアデザイン」どちらかの授業を選択して履修することができました。「メディアデザイン」はアプリの開発などを行う講義で、一年次から学修してきたプログラミングを活用します。一方、「サービスデザイン」は、データサイエンス等の知識も活用しながら、事業やビジネスのデザインを包括的に学びます。私は、企画の立案やサービスをデザインすることに興味があったので「サービスデザイン」を選択しました。この授業は一年次での学修をベースにした発展的な講義だったので、授業を受ける前は一年次に必修で履修した情報科目の内容を復習して受講に備えました。
授業の内容「サービスはどのように世に出るのか」
授業の内容「サービスはどのように世に出るのか」
授業ではテーマに基づいて実際にサービスを検討し、実際にデータを収集・分析して、プロトタイピング（試作品の作成）を行います。プロトタイピングは全講義中2回行い、それぞれ他の学生や先生からフィードバックを貰います。実際に手を動かしてプロトタイプを作成する機会はこれまで経験がなかったことに加え、座学と合わせて行うことで楽しみながら実践的な経験が積めました。最終課題では、実際にグループで検討したサービスを、先生や他の学生にプレゼンテーションします。与えられたテーマをどのような内容にするかは全て自分が所属するグループで決めます。特に苦労したことは、なぜその内容にしたのか、グループで検討したサービスは本当に良いサービスと主張できるのか、データを示しながら証明する必要があったことです。私たちのグループでは、アンケート調査を行ったり実際にプロトタイプを利用する様子を動画に撮影したりして、乗り越えていきました。世の中のサービスがどのようにして考えられ世に出されているのか、学ぶことができました。
図：所属していたグループで検討したサービスの発表資料抜粋
授業での学び「色々な視点を持って、多様なメンバーで取り組むこと」
世の中には多くのサービスがあり、私たちはそれらを日頃何気なく利用していますが、一つのサービスが出来上がるまでに、こんなにも考えに考えなければならないことにも驚きました。ただサービスを考えるといっても、本当に色々な角度からの視点が必要であり、一緒に取り組むメンバーの多様性も重要だと実感しました。私はグローバルコミュニケーション学科に所属しており、普段は英語や中国語、異文化コミュニケーションなどを学んでいます。これらと副専攻で学習していることは直接的には関係ありませんが、語学と異文化を学んでいることによって、副専攻で学習しているAI活用の幅も広げられます。AI活用は国内でも海外でも必須なスキルなので、語学力と掛け合わせて活かしていきたいです。
この授業で学んだ「サービスを考える上で必要な思考法や手順」といった一連の学びは、将来何か企画を立案したり会社のサービスを改善したりすることに役立つと思います。サービスを作ることはどの分野にも関わりがあるので、将来もさまざまな場面で活かすことができそうです。副専攻の科目で一番印象に残る授業になりました。
この授業を受ける方へ「学科では学べない分野を学ぶ、絶好のチャンス」
AIやデータサイエンス、サービスデザインなど一見難しそうに聞こえますが、先生方が一から丁寧に解説してくれますし、分からないことがあれば分かるまで教えてくれます。文系でパソコンが苦手な私でも、楽しく受講することができています。難しいところもありますが、グループワークを中心としているので友達と一緒に乗り越えられますし、学科では学ぶことのできない分野を学ぶ、絶好のチャンスです。ぜひ、副専攻でサービスデザインを受講してみてください！
2年後期 機械学習活用１
現代のAIの中心技術である機械学習について、その概要と意義を学び、代表的な機械学習の手法やツールを利用して課題を解決する能力を身につけます。
2年後期 機械学習活用２
機械学習活用1で学んだことを元に、時系列データ分析や画像認識、テキストマイニングといった具体的なテーマを選択して、課題を設定し解決する能力を身につけます。
「機械学習活用1・2」受講生 法学部 法律学科 2年(2022年度) 木村 優明 ”将来的に様々な場面で活用できそう”
木村 優明 さん
法学部 法律学科 2年(2022年度)
「授業を受けるきっかけ」
以前から機械学習に興味があり、AIに関する動画を YouTubeなどで視聴していましたが、理解できない所が多く、もっと理解できるようになりたいと考えていました。この授業はまさにAIや機械学習の分野の知見を深められそうだと思い、受講しました。授業に対しては漠然とAIについて学ぶという認識を持っていましたが、具体的な学習内容についてはよく分かっていませんでした。機械学習と銘打っているため、やはりアルゴリズム等の知識等が必要なのかなと考えていました。
以前から機械学習に興味があり、AIに関する動画を YouTubeなどで視聴していましたが、理解できない所が多く、もっと理解できるようになりたいと考えていました。この授業はまさにAIや機械学習の分野の知見を深められそうだと思い、受講しました。授業に対しては漠然とAIについて学ぶという認識を持っていましたが、具体的な学習内容についてはよく分かっていませんでした。機械学習と銘打っているため、やはりアルゴリズム等の知識等が必要なのかなと考えていました。
「機械学習活用1での学び」
この授業では、「DataRobot」というAIを用いたデータの分析や予測が行えるアプリケーションを用いて、分析を行うためのAIを実際に生成しました。言葉だけでは難しく感じますがやってみると簡単で、用意したExcelファイルをDataRobotに読み込ませて、アプリを動かすだけで生成できました。様々な予測や分析の根幹となるAIの生成がここまで簡単にできることに、非常に驚きました。
大変だったことはAIが予測や分析した結果の分析です。DataRobotを用いて分析や予測を行うと、分析結果としてグラフや数値が出力されますが、これらの結果をどのように読み取れば良いか判断することが大変で、非常に苦労しました。一方で、AIに関する基礎的な知識は「Aidemy」という AIやプログラミングが学べるオンライン学習サービスで学ぶことができました。また、DataRobotがAIの学習に用いているモデルの仕組みも、適宜調査して知識を習得しました。
AIや機械学習を理解することは非常に難しく苦労しましたが、分析においてAIは人間よりも正確かつ迅速に行えるため、ビッグデータが遍く存在する昨今の現代社会の分析手段として、非常に有用なツールになると思いました。
例：DataRobotで分析を行なっている様子
「機械学習活用2での学び」
機械学習活用2の授業では、いくつかのテーマごとに他の受講生とグループを組み、活動しました。私のグループでは、OpenAIが公開しているシミュレーション環境を用いて、横スクロールアクションゲームのキャラクター操作の自動化に取り組みました。AIを組み込んだキャラクターがステージ上のゴールに到達するように何度も学習させたのですが、苦労が多くありました。 AIの学習は思い通りに進む場合もあれば、全く進まない場合もあったので、AIの学習やデータの分析を根気よく続けないと求める結果が得られませんでした。そこで、少しでもゴールに近づくようなモデルを作成したり、パラメータを調整したりして、試行錯誤を重ねました。そのような中でゴールできた瞬間はそれまでの苦労が報われたようで非常に嬉しかったです。また、こうした結果もAIの学習を続けている中で突然得られるので、強く印象に残りました。
OpenAIではゲームの他にも様々なシミュレーション環境が用意されていました。色々な環境を想定してAIを学習できるので、分析の幅も広げられそうだと思いました。
「これから授業を受ける方へ」
この授業は、AIの仕組み等も学んでいく為、初見ではなかなか理解できないことがどうしても多くなります。事前にAIの仕組みに関する知識を得ておくと、理解がより深まると思います。また、AIが充分な結果を出してくれるまで学習をさせ続けるなど、根気も必要となってくる場面も多くなってしまうと思うので、覚悟した方がいいかもしれません(笑)。どちらの授業もAIの仕組みについて学べますし、授業で学んだことは自分でAIを作ったり、既存のAIを使ったり、将来的に様々な場面で活用できそうです。ぜひ受講してみてください。
2年後期 データサイエンス活用１
ヒトによる推論や判断を支援するためにデータを可視化する方法の概要と意義を学びます。データを可視化し、法則性を見いだし、結果を予測して意思決定するスキルを学びます。
2年後期 データサイエンス活用２
ビジネス課題の理解、データの理解、データの準備、モデル作成、評価と展開という流れを学びます。モデル作成における、探索型の可視化と仮説・検証型の可視化の概要と意義を学びます。
「データサイエンス活用１・２」受講生 工学部 環境システム学科 ２年(2022年度) 渡辺 杏奈 ”授業での学びを環境問題の解決に活かしたい”
渡辺 杏奈 さん
工学部 環境システム学科２年(2022年度)
「受講のきっかけ」
データサイエンスと聞くと難しそうな印象を持っていましたが、社会を効率化し未来を豊かにしてくれるものでもあり、その面白さをもっと知りたいとも思っていました。また、これからの就職を考える上でも、データ分析のスキルを身に付け、AI活用のエキスパートを目指したいと思っていました。データサイエンティストになるために必要なスキルは多いと感じていましたが、この授業を受けることで、AIを取り入れた分析ツールの活用方法に関する知識やスキルが身に付けられると思い、受講を決めました。
「データサイエンス活用１」での学び
データサイエンス活用1では、AIを活用したデータの分析を学びました。分析の対象が抱える課題の抽出から仮説の立案・検証までを、グループで取り組みながら学びました。授業の難易度はかなり高いと感じたのですが、人工知能やIoT、データサイエンスなどを分かりやすく学べるカリキュラムが用意されていたことが非常にありがたかったです。授業内では、データ分析に関する知識やツールの使い方を習得し、データサイエンスのツールを活用して自ら問題を解決できるようになりました。また、授業外にもオンラインでAIやプログラミングが学べるサービス「Aidemy」を活用し、授業に関連する講座を受講することで、これまでに受講した副専攻コースの科目の復習ができました。
「データサイエンス活用２」での学び
データサイエンス活用2では、マンガとアニメーションの振興に着目して、「アニメブームで繋ぐメディア芸術」をテーマに、アニメ化される要因やアニメブームが起きた時代について、最終課題の中で分析しました。データは文化庁の「メディア芸術データベース」で公開されている情報を活用し、分析にはビジネスの現場でも使われているデータ分析ツール「DataRobot」と表計算ソフト「Excel」を利用しました。
課題への取り組みを通じて、分析の目的を定義し、分析内容や分析方法の検討を行うといった、分析設計スキルが身に付きました。また、分析には、情報処理や数学、統計学の専門的知識が必要なことに加え、分析内容を仮説の検証に応用するスキルも求められることが分かりました。
データサイエンス活用2の授業で分析をした内容を、外部の方にも伝わるようにブラッシュアップして、「第3回メディア芸術データベース活用コンテスト」のデータセット分析部門に参加しました。結果、データセット分析部門の最優秀事例に選んでいただきました。アニメ化を目指している漫画家に貴重な示唆を与えるテーマ設定や、データから新たなトレンドを捉えたり、隠れた知見を見出したりといったデータセット部門の審査基準を満たしていたこと、最終的なアウトプットだけでなくその過程においても仮説を示しながら発表した点を、高く評価いただきました。 
図：コンテストで使用した発表資料の抜粋
この授業を受けて、AIを利用したデータ分析への関心が高まりました。そして、社会では様々な分析ツールの利用が進んでいると知り、データサイエンスをより身近に感じられるようになりました。また、データをどのように分析していくか時間をかけて考える過程で、毎回新たな発見があり、それこそがデータサイエンスの最大の面白さだと気付きました。就職先の視野も広がり、データ活用の経験を活かし早めに就職活動を始められ、最終的にIT系企業からエンジニア職の内定をいただきました。データサイエンティストは今後も成長する可能性が高く、将来性のある職業と言われています。この授業を受けることでビックデータやAIなど、最先端のITスキルを持った人材を目指せると思います。
「授業での学びを環境問題の解決に活かしたい」
データサイエンスは単なる研究やデータ活用に終始するのではなく、蓄積したデータを社会実装し、課題を解決することが期待されています。私は、環境問題の解決に授業で学んだデータ分析の知識やスキルを活かしたいと考えており、特にファストファッションが抱える問題に関心があります。私たちが店頭で手に取る一着一着の洋服の製造プロセスではCO2が排出されます。また、原料となる植物の栽培や染色などで大量の水が使われ、生産過程で余った生地などの廃棄物も出ます。服一着を作るにも多くの資源が必要となりますが、大量に衣服が生産されている昨今、その環境負荷は大きくなっています。ファストファッションの浸透により、安価な衣料品が市場の多くを占めるようになった今、業界が頭を痛めているのが商品廃棄の問題です。そこでアパレル業界での、ビッグデータの活用による市場分析や、AIを利用した正確で効率の良い在庫管理などを積極的に行い、市場への供給を適正化すれば、環境への負荷を抑えることに繋がるのではないかと考えています。
「これから授業を受ける方へ」
この授業は、一つのことに打ち込む根気や探求心のある人に向いています。データの整備に時間をかけたり、トライ＆エラーを繰り返したりすることも重要です。細かく積み重ねていく地道な作業が多いため、人によっては辛いと感じるかもしれません。ですが、授業では周りに頼れる先生やメンバーが多く、孤立せず適切なサポートを受けられるので、心細い思いをすることはありません。自分から学ぶ意欲があると先生方も全力でサポートしてくれるので、ぜひ受講してみてください。出来ないことは何もないと思います。
3年前期 人工知能実践プロジェクト
指導教員の下で、自分で定めたテーマに関連した人工知能技術(AI)を活用したサービスを企画立案し、その実践を通じて有用性を検証するプロジェクトを行います。
「人工知能実践プロジェクト」受講生 工学部 環境システム学科 3年(2023年度) 渡辺杏奈 ”課題解決能力を身に付けることができた”
渡辺 杏奈 さん
工学部 環境システム学科 3年(2023年度)
工学部 環境システム学科 3年(2023年度)
授業を受ける前の印象と授業を受けるにあたって準備したこと
副専攻(AI活用エキスパートコース)のコース履修にあたり、修得してきた科目の知識の総まとめとして授業を受けました。卒業時に、人工知能を仕事で活用できる人材になっていることを目標にして授業を受けました。授業を受ける前は自分で人工知能を活用したプロジェクトを行うのはとても難しそうだと感じていました。授業を受けるにあたって、京王プラザホテルで行われていた圓崎先生のAR美術館の展示を見学しに行き、自分のプロジェクトの構想に役立てました。
授業を受けてみようと思ったきっかけ
授業を受けてみようと思ったきっかけ
人工知能実践プロジェクトでは、自身でプロジェクトを企画・作成し実行します。この授業を通して、これまでの副専攻の授業で修得してきた情報分析の知識やプログラミングのスキルを活かしたプロジェクトを行ってみたいと思い受講しました。プログラミング基礎やプログラミング発展の授業ではWEBアプリを作る楽しさを体験しており、人工知能実践プロジェクトでは自分でWEBアプリを作成したいと思っていました。
授業で体験したこと
授業で体験したこと
授業ではこれまで副専攻で学んだ知識やスキルを活かして、自身が考える課題を解決する為のプロジェクトを作成し、実行しました。私は武蔵野大学のオープンキャンパスのWEBでは高校生に大学の様子が伝わりにくいという課題を解決する為に、オープンキャンパスで使えるARアプリの開発を行いました。圓崎先生と武藤先生に毎週個別で指導していただき、プロジェクトを進めていきました。実際に大学へ行きどのようなアプリを作るかを考えたり、３６０度カメラで撮影を３６０度画像の作成を行ったりととてもアクティブに学ぶことができました。アプリの作成に取り組む中で、これまでに学んできたプログラミングの知識を活かし、自己の能力を向上させることができました。
アプリの概要
実際に制作した3Dアプリ
「プレゼン能力を高めることができた」
「学びの多い授業」
「課題解決能力を身に付けることができた」
成果発表会において、実践プロジェクトの内容が優秀者に選ばれ、全体で発表する機会をいただけたことが一番驚いたことです。お世話になった先生方や企業の方々、また、一緒に副専攻を頑張ってきた学生の前でプロジェクトの発表を行えた点が良かった点です。私は入学当初は発表経験もなく、パワーポイントの作り方から分からなかったのですが、副専攻の授業ではどの授業も発表をする機会が多く、沢山の経験を積み、プレゼン能力を高めることができました。印象に残ったのは成果発表会において企業の方から直接発表についてのコメントを頂けたことです。プロジェクトを進める上でのアドバイスや、今後の発展のさせ方についてお話をしていただき、深い学びになりました。
「学びの多い授業」
授業を受けてみて一番苦労した点は、実践プロジェクトを授業時間外に自主的に進める必要があるため、その過程でぶつかる課題をその都度解決していかなければならない点です。しかし、週に1度先生とお話して課題を解決する為の時間をいただき、プロジェクトを個別にサポートして頂けたため、スムーズに進行し学びの多い授業となりました。先生方も本気で指導して下さるので、授業においてやりたいことができずに困ることが無かったです。授業を受けてみて一番努力したことは、実際に自分の手を動かして体験型の学習にしたことです。実践プロジェクトは自由度の高い授業ですので、パソコンの前でプログラミングを行う座学だけでなく、キャンパスのAR情報アプリを開発する為のキャンパスへの偵察や360度カメラでの撮影、アプリの評価アンケートを行うなど、実際に手を動かして副専攻での学びをより深く体系的に行うことができました。
「課題解決能力を身に付けることができた」
授業を通じて「将来これは役に立ちそうだ」と思ったことは、シータを利用した360度カメラの使用方法やプレイキャンバスで得たプログラミングスキルなどです。また、課題を発見し計画を立てて課題を解決する能力なども身に付きました。実践プロジェクトでは自身の関心のある課題について考え、それを解決する為のプロジェクトを副専攻の技術を用いて進めます。そのため、プロジェクトを進める中で使用するツールの使い方など分からないことが沢山出てきます。その疑問点を一つ一つ学び解決していくため、課題解決能力を身に付けることができました。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
授業で学んだことを環境システム学科での学びに活かせると思います。例えば、本授業では３６０度カメラでの撮影について学びました。このカメラは３６０度動画撮影をすることも可能です。その場所全体の様子を記録することができるため、定点カメラとして使うことで場所全体の環境の移り変わりを記録し、環境分析に役立てることができます。武蔵野大学有明キャンパスの屋上には屋上菜園があり、１年間を通して様々な種類の農作物や草木が栽培されています。人工知能実践プロジェクトでの学びを活かして、屋上菜園に３６０度カメラを設置し、３６５日いつでも屋上の様子を３６０度確認できるアプリなどを開発すると、環境教育の推進に役立てられると考えています。
これから授業を受ける方へ
これから授業を受ける方へ
この授業は自ら物事に興味を持って楽しく学べる人に向いていると思います。自分のやりたいことが見つかると、人工知能実践プロジェクトの担当の先生方は、それぞれの学生に的確なアドバイスと指導をして下さいます。プロジェクトの内容によって学べる知識や修得できるスキルも様々です。この授業を受けるまでに、副専攻の基礎科目や発展科目の復習をして学びの土台を作ってから授業に参加すると、副専攻での学びを実際に発揮できる場として、楽しく授業に参加できると思います。
「人工知能実践プロジェクト」受講生 グローバル学部 日本語コミュニケーション学科 3年(2023年度) 新川 大海 ”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”
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(2023年度)
グローバル学部 日本語コミュニケーション学科 3年(2023年度)
授業を受ける前の印象「文系学科に所属しながら情報科目に深く触れることができる」
授業を受けてみて驚いたこと
データサイエンス学科などの専門の学科に入学しなくても、文系学科に所属しながら情報科目に深く触れることができる、副専攻AIエキスパートコースの最終科目として取り組みました。これまでの勉強を活かしていれば、「何を研究してもいい、好きなことをしていい」という内容だと聞いていたため、何を作って楽しもうかとワクワクしていました。
授業を受けてみようと思ったきっかけ
授業を受けてみようと思ったきっかけ
副専攻AIエキスパートコースの最終科目なので、そもそも受けないという選択肢が私の中には存在しなかったのですが、「これまでただでさえ楽しかったコースで学んできたことを使って、好きなものを作れるなんて」と楽しみにしていました。
授業で学んだこと
授業で学んだこと
本副専攻はそもそも、名前にもあるとおり“AIエキスパートコース”なので、AIを活用する、というのが主題でした。ただ、個人的にはAIは自分程度では使いこなせないので、「AIっぽいことをしつつ、結局はプログラミングで何かをつくるんだろうな～」ぐらいにおぼろげに考えていましたが、ChatGPTやStable Diffusionを皮切りに、誰もがAIを活用する時代が本当に訪れてしまったことに恐怖しつつ、それに乗っかって「アーリーアダプター」になるべく様々な情報や指導があったので非常に学びやすかったです。わからないことは担当講師やサブ講師の方々に聞きながら、本当に「やりたいこと」をさせてくれたので大満足でした。
授業を受けてみて驚いたこと
自分のやりたいことをその道のプロの大人が力を貸してくれるなんていう、本来いくらお金を払ったら得られるんだろうという環境の中で、やりたいことができるという時間は本当に貴重でしたし、楽しかったです。本音を言えば、一生副専攻生として好き勝手していたいです。
授業を受けてみて苦労したことや努力したこと
苦労であり努力でもあるのですが、先生方の期待値はやればやるだけどこまでも跳ね上がっていきますし、いろんなことを教わったからには、先生方に納得していただけるような、もしくは納得はして頂けなくても、僕を教えてよかったと思っていただけるような何かをなし得たいというのはちょっとありました。僕なんかにあまりある期待をしていただけたことが、自身ややる気、その他に繋がったと思います。
将来これは役に立ちそうだと思ったこと「自分で調べる力」
将来これは役に立ちそうだと思ったこと「自分で調べる力」
役に立たないことを探すほうが大変なのですが、何よりも「自分で調べる力」だと思います。先生方もいろいろ教えてくれるのですが、それが一生あるわけでもないし、それで全てを納得できるわけでもありません。そんな時に、そういったことをどのように調べたらいいのか、インターネットの海から欲しい情報を見つけるための検索スキルが身に付いた気がします。もっというと、それでも困ったときは遠慮なく質問ができる環境の中で、「困ったときに人を頼る」という能力も身についたのかなと思います。
授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか
所属学科はもちろんのこと、あらゆることに対して活かしています。プログラミング発展A/Bで習ったプログラミングの基礎は、いまや「これがあったら便利じゃないか」からさくっとモノを作れるようになった自分のスタートラインでした。また、サービスデザインで学んだ「ユーザーの観点で物事を考える」というのは、人と話をする時に、自分の意見を相手にヒアリングしながらフィットさせる練習となり、メディアデザインで学んだ「情報を作り変えることで、別の価値を生み出せる」という視点を身に付けたことは、情報分野のみならず、対人関係その他にも役立つと思います。
所属学科はもちろんのこと、あらゆることに対して活かしています。プログラミング発展A/Bで習ったプログラミングの基礎は、いまや「これがあったら便利じゃないか」からさくっとモノを作れるようになった自分のスタートラインでした。また、サービスデザインで学んだ「ユーザーの観点で物事を考える」というのは、人と話をする時に、自分の意見を相手にヒアリングしながらフィットさせる練習となり、メディアデザインで学んだ「情報を作り変えることで、別の価値を生み出せる」という視点を身に付けたことは、情報分野のみならず、対人関係その他にも役立つと思います。
これから授業を受ける方へ
「これをやるにはどうしたらいいのだろう、これはどうしたら面白くなるのだろう」といったことばかりを考えていたら、いつの間にか、副専攻AIエキスパートコースおよび人工知能実践プロジェクトをやる前の自分では考えられなかったようなことができるようになっています。
「自分の中にくすぶる楽しい発想があるなら、それを形にすることを様々な道のプロたちが教えてくれる。」と聞いてワクワクできる方が向いていると思います！
「人工知能実践プロジェクト」受講生 人間科学部 人間科学科 3年(2023年度) 石田 桃香 ”データの傾向を読み取り、根拠のある提案をすることを授業の中で多く経験できた”
石田 桃香 さん
人間科学部 人間科学科 3年(2023年度)
人間科学部 人間科学科 3年(2023年度)
授業を受ける前の印象
授業を受けてみて驚いたこと
名前のとおり、AIを扱う能力を身につけられる授業と認識していました。授業内容の説明会に参加して、AI技術だけでなくそれを活用しているツールを使いこなす力や、現在のAI情報など、実に幅広いことを学べる授業だと感じていました。正直、この分野に興味があっただけで特にスキルや情報に詳しくなかったので、準備ということはしていなかったので、本当に0から学び始めました。
授業を受けてみようと思ったきっかけ
授業を受けてみようと思ったきっかけ
私は入学する前に大学の情報としてこの授業があることを知っており、大学入学の志望動機にこの授業を受けてみたいと書いたことを覚えています。そのため、入学前からこの授業に興味を持っていました。ほかには、基礎科目の授業でより興味を持ったのも、副専攻を受講したきっかけになります。
授業で学んだこと
授業で学んだこと
私は主にデータの扱い方や初歩的なプログラミングの方法を学びました。また、企業の方のお話を聞く機会が多くあったので、社会でのAIの価値や最新の事業内容、AI導入の考え方・失敗談など、本当に様々な情報・知識を得ることができました。
個人で行うものは、毎回の授業で資料が配られるので、各自で読み進め、授業内に課題をこなしていくものが多かったです。しかし、私はわからないことだらけで授業外の質問時間を利用して、先生と一緒に課題に取り組んでいました。グループで取り組む課題も多く、メンバーと試行錯誤をしながら課題に取り組み分担して発表資料を仕上げていました。やはり、この分野に強い人はいて、私は非常に助けてもらいました。特別なことはできなくても、当たり前のことはしっかりやろうと取り組みました。
個人で行うものは、毎回の授業で資料が配られるので、各自で読み進め、授業内に課題をこなしていくものが多かったです。しかし、私はわからないことだらけで授業外の質問時間を利用して、先生と一緒に課題に取り組んでいました。グループで取り組む課題も多く、メンバーと試行錯誤をしながら課題に取り組み分担して発表資料を仕上げていました。やはり、この分野に強い人はいて、私は非常に助けてもらいました。特別なことはできなくても、当たり前のことはしっかりやろうと取り組みました。
授業を受けてみて驚いたこと
周りの人の、AIや情報系に対して持つ興味や関心、収集欲が高いことに最初は驚きました。あるグループワークの際に二人のメンバーが会話していたのですが、行きかう言葉の意味や何の話をしているのかわからず、驚いたことがあります。この分野は日々爆発的に発展していくので、この人たちのように常に知識を求める力も必要なのだと学びました。企業の方の話を聞いたとき、「AIを導入することが目的になっていることが多い。」という話を聞いて衝撃を受けました。また、「データを大量に持っていても目的をもって収集していないと使えないデータばかりである。」という話を聞いたとき、何をするにもまずはその先に何をしたいのか目標を持って取り組むことが大切であると学びました。なんとなくツールを使ってなんとなく分析をしては、目指す目的がぶれて結局役に立たない結果だけを得て、何も進展しないのです。行動に移す前に、まずは考えるということに気をつけています。
発表資料の概要
実際に制作したポスター
授業を受けてみて苦労したことや努力したこと
授業内容が難しいこと、特に私はプログラミングに苦戦しました。資料を読んでも分からない、課題が進まない、周りの人は進んでいるのに一人だけ遅れているということが悔しかったです。プログラムを書くためのルールや関数など、とにかく覚えることが多く、学んだことを活用できていませんでした。このままではだめだと思い、見やすいように習ったことをノートにまとめてみたり、図書室で関連書籍を借りて読んでみたりなど努力しました。あとは、AIパスポートという資格も取得しました。これは上記で述べたメンバーが持っていて、興味を持ったので挑戦してみました。
将来これは役に立ちそうだと思ったこと
将来これは役に立ちそうだと思ったこと
データを扱う方法は今後も役に立つと思います。データの傾向を読み取り、根拠のある提案をすることは授業の中で多く経験しました。データの扱いだけでなく、結論を出すまでの論理的思考力も副専攻では身につけることができました。実際、二年時のGPSテストは一年時よりも5上がり、思考力総合Aをとることができました。得た情報を整理して組み立てて結果を導く力は、副専攻で大きく伸ばすことができました。
これから授業を受ける方へ
文系学科の知識が少ない私でも無事に終了することができたので、興味がある方は皆さん向いていると思います。あとは、根気と負けん気とやり遂げる気持ちがあれば。かくいう私も、二年生の発展授業が難しく、挫折続きで、履修のぎりぎりまで実践プロジェクトを受けるか迷いました。しかし、ここまで来たからには最後まで終えて、AIエキスパートという実績を取ってやろうという気持ちで授業を履修し、副専攻を完走できました。わからないことは先生方が授業中でも授業外でも教えてくださるので、まずは受けてみてほしいです。
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。
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。