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副専攻(AI活用エキスパートコース)

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副専攻とは

大学で学ぶ専門分野のことは一般に、専攻と呼ばれ、通常は所属する学部・学科で一つの専攻を学びます。
武蔵野大学では、所属する学部・学科で学ぶ専門分野を主専攻とし、それに加えて異なる種類の専門を学ぶ副専攻を用意しています。主専攻と副専攻を合わせて学ぶことで、将来の活躍の幅を広げることができます。

AI 活用エキスパートコース

AI活用エキスパートコースは、データサイエンスや人工知能(AI)を活用する専門知識とスキルを学ぶ副専攻です。
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。 

副専攻AI活用エキスパートコースでは、データサイエンス及び人工知能の基礎的知識とスキル、論理的思考・デザイン思考・データ思考などの情報技法やプログラミング能力といった、基盤的な技法を身につけます。
その上で、データサイエンス及び機械学習を応用した様々なツールを活用して、実社会の問題に取り組むことができる課題解決のエキスパートを育成します。

<作る力 vs 使う力 >

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バイオリンなどの楽器のことを考えてみましょう。楽器を作る人とその楽器を演奏する人に求められる技術は同じでしょうか?もちろん、どちらもその楽器自体はよく知る必要があります。しかし、作る技術と使いこなす技術は、それぞれに深さと広がりを持っています。

AIも同様です。AI活用エキスパートコースでは、AI技術自体を深く学ぶことよりも、AIの特性を理解し、広く利用するための力の獲得を重視しています。


(1) 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)認定

副専攻(AI活用エキスパートコース)は、「入門」「基盤」「専修」3つの科目群で構成されています。そのうち入門科目群「データサイエンス・AI入門」が、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)」に認定されました。「データサイエンス・AI入門」は、武蔵野大学の全学科の1年次必修科目「データサイエンス基礎」と「人工知能基礎」(旧科目名「データ・情報リテラシー」と「メディア・人工知能リテラシー」)で構成されています。

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)とは、学生の数理・データサイエンス・AIへの関心を高め、それらを適切に理解し活用する基礎的な能力を育成することを目的として、数理・データサイエンス・AI に関する知識及び技術について体系的な教育を行うものを文部科学大臣が認定して奨励する制度です。

文科省認定ロゴ

認定の有効期限:令和8年3月31日まで
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)

■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

(2) 対象学科

2021年度以降に入学したデータサイエンス学科以外の全学科が対象です。文系・理系問わずAIを活用する力が学べます。

参考:武蔵野大学の学部学科一覧

(3)「副専攻(AI活用エキスパートコース)」はこんな人に向いています

submajor_ai_向いている人

将来の活躍の幅を広げたい

・AIを様々なことに活用できる力を身につけたい

・AI・データサイエンスを使った最先端の仕事に就きたい

 (4) コース修了者に修了証書を発行します

大学があなたの力を証明します。
「コース修了認定」で学習歴時代に備える。

指定された科目の単位を全て修得した場合「コース修了認定」し、大学からコース修了証書を発行します。学歴だけでなく、何を学んできたかが重要となる学習歴時代に向けても、在学中にしっかりと備えることができます。

注)コース修了認定にはいくつかの要件があります。

(5) カリキュラム

コース構成

AIを活用する力を身に付けるために、武蔵野大学は他にはない独自のカリキュラムを用意しています。 
AIの可能性や広がりを理解する 

AIの普及によって、これからの社会がどのように変わるのか展望する力を身に付けます。未来の正確な姿は誰にもわかりません。そんな中であっても、最先端の事例を学び、お互いの考えをぶつけ合うことで、未来を展望する力を、さらには自らが未来を変えていく力を身に付けます。 

→ 人工知能技術と社会 

 

AIの基本となる技術を学ぶ

AI技術の基本である、データサイエンスと機械学習について学びます。AIは人工知能と呼ばれ、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。近年のAI技術の発展は、膨大なデータから人間の活動を学習する技術が進んだことが原動力になっています。このための、基本になっている技術がデータサイエンスと機械学習です。 

→ データサイエンス基礎、人工知能基礎 

 

活用するための技術を学ぶ 

・プログラミング 

AIの技術を様々なICTツールやサービスに組み込んで使うためには、プログラミングが必須になります。 

→プログラミング基礎、プログラミング発展A、B 

 

・メディア・サービス 

社会で使われるサービスを組み立てるためには、どのようなユーザにどのような機能を、どのような形式(メディア)で提供するかについて、適切に設計する力が必要になります。 

→ メディアリテラシー、メディアデザイン、サービスデザイン 


・情報技法 (Business Intelligence Methods) 

アイデアを現実のサービスにまで組み立ててるのは、ひとりの力ではできません。なぜそのサービスを組み立てるのか、どのように組み立てるべきなのかについて、データに基づいて論理的に説明できる力が必要です。 

→ 情報技法基礎、情報技法発展A、B、C 

 

AI活用の実践力を身に付ける 

AI技術を実際に活用するあたって、直面する様々な課題を実践的に解決しながら、推進できる力を身に付けます。本コースの仕上げとして、各自がそれぞれ自分のAI活用テーマを持ち、指導を受けながら進めることによって実践力を身に付けます。 

→人工知能実践プロジェクト


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※詳細は履修要覧参照
学びやすいことを大切にしました。
学ぶ意欲や関心の高まりに応じた段階的なコース構成。

初めてでも大丈夫。副専攻(AI活用エキスパートコース)は、易しい基礎から専門的な内容まで、あなたの意欲や関心に応じて段階的に学べるように設計されています。コースは1年生全員が必ず受講する必修科目から始まります。新入生は入学した仲間と一緒に、まずは1年次に開講している5つの科目を一通り受けてみてください。そしてもっと学んでみたいと思ったら、2年次以降に開講されるより専門的な科目を受講してみましょう。

科目一覧
「入門」「基盤」「専修」3つの科目群で構成されています。

入門科目群

「データサイエンス・AI入門」として”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)"に文部科学省認定

社会に溢れているデータから価値を引き出すためには、どのような方法があるでしょうか?
ヒトが知能を使って行っていることを機械が代替する仕組みがありますが、どうすれば活用できるでしょうか?
入門科目では、こうしたデータサイエンスや人工知能に関する基礎的な知識とスキルを実践的に学びます。

全学部の新入生が必修で学ぶ「武蔵野INITIAL」の構成科目でもあります。まずはここから学んでいきましょう。
【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。
【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。
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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。
【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。

(6) 副専攻(AI活用エキスパートコース)で学ぶこと

不確実な時代でも、幸せに生きていくために。
いまこそ「AIを活用できる力」を学んでほしい。

スマートフォンやパソコンなどのコンピュータは仕事や日常生活において欠かせませんが、コンピュータによってあなたが目指している仕事や職業が無くなってしまうかもしれません。現在の大学1年生の多くが社会で活躍する2045年、コンピュータが人間の知能を超える「シンギュラリティ」に到達すると言われており、国内の職業の半分はAIで代替可能という調査結果もあります。

今後、仕事や社会の構造や前提が大きく変わっていく可能性があり、こうした不確実な時代はすでに始まってしまっています。このような時代においても、幸せに生きていってほしい。こうした想いから、AIを様々なことに活用する力を学び、課題解決のエキスパートを目指す、「副専攻 AI活用エキスパートコース」を開設しました。
学科に所属しながらAIを活用する力が学べます。
2つの専門を学ぶことで、あなたの可能性は大きく広がります。

これまで、仕事をする上で求められてきたことは、その職業に関する知識やスキルであり、これらは学部や学科に所属して学んできました。強力なコンピュータの存在が当たり前となるこれからの時代では、学科での学びに加えて、AIを様々なことに活用できる力が必要不可欠です。武蔵野大学は様々な学科がありますので、あなたが関心のある分野の知識やスキルを主専攻として学ぶことができます。AIを活用する力は、所属学科に関わらずAI活用エキスパートコースで副専攻として学ぶことができます。

参考:学部 | 武蔵野大学[MUSASHINO UNIVERSITY]
出番の多い力です。在学中も、就活中も、就職後も。
AIを活用できる力は、さまざまな場面で役立ちます。

AI活用を学ぶことは、将来の備えになるだけではありません。在学中においても、課題や卒業研究を行う際には、効率の良いデータの調査や収集方法を考えることや、よりユニークで優れた制作や研究を行うことに役立つでしょう。就職活動においても、主専攻での経験に加えてAIを活用できる力を持っていることは、非常に強力な武器となります。企業にとっても、AIを活用してこれまで以上に高効率・高付加価値な製品やサービスを社会に提供することが、会社の存続と発展のために必要だからです。学科に所属しているだけでは考えられなかった進路も見えるようになっていきます。就職後は、会社の成長にとって重要な役割を果たしていくでしょう。
「学科での学び」と「AIを活用する力」2つを上手に活用して、社会の問題を解決していける。これが武蔵野大学であなたが得られる力です。AIを活用できる力はあなたの幸せな未来を創り、これからの人生を切り拓く力になります。

(7) 受講生の声

「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 三井 駿  ”社会で求められている人材に近づく”

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三井 駿 さん
工学部 環境システム学科1年
「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 赤川 真莉 ”データサイエンスを扱えるようになりたい”

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赤川 真莉 さん(仮名)
工学部 環境システム学科 1年
「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 大坪 璃音 ”海洋の研究に役立てるために”

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大坪 璃音 さん
工学部 環境システム学科 1年
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。

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エージェントを動かすプログラムのフローチャート

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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。
「情報技法基礎」受講生 経済学部 経済学科 1年 日原 史遠 ”論理的に考える経験ができた”

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日原 史遠 さん
経済学部 経済学科 1年
「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 川北 莉子 ”グループ全員で協力して発表できた達成感”

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川北 莉子 さん
経営学部 経営学科 1年
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 千葉 紀威 ”就職後も役立つ経験ができた”

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千葉 紀威 さん
文学部 日本文学文化学科 2年
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。
 
「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。
「メディアリテラシー」受講生 法学部 政治学科 4年 浦本 汐里 ”SNSにおける自己防衛スキルを学べた”

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浦本 汐里 さん
法学部 政治学科 4年
「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 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”

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松村 夏希 さん
経営学部 経営学科 3年
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。 

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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。

「情報技法発展A」受講生 経営学部 経営学科 2年 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”

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菅原 一心 さん
経営学部 経営学科 2年
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
」 
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
「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。
 
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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。

 
授業を振り返って
「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。
「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 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”

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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
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。

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授業の課題で作成した仮説モデル 

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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。

(8) 在学生の皆さんへ

コース修了認定の要件や受講方法・注意点などは、以下のサイトをご確認ください。

副専攻(AI活用エキスパートコース) – 武蔵野大学履修要覧公式サイト

「副専攻(AI活用エキスパートコース)」在学生向け情報 

(9) 本副専攻の運営

共に学ぶ仲間と出会おう。
コース受講生のためのオンラインコミュニティを用意しています。

コース受講生の学びをサポートするためのコミュニティをMicrosoft Teams上に用意しました。学びに役立つ情報の共有や、イベントなどを開催しています。コミュニティには教員も参加していますので、気軽に相談ができます。

副専攻(AI活用エキスパートコース)は、武蔵野大学MUSIC(Musashino University Smart Intelligence Center)により運営されています。武蔵野大学は、「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」の関東・首都圏ブロックの連携校に加盟しています。 

<お問い合わせ>
①在学生の方(履修に関わるお問い合わせ)
学務課/武蔵野学務課 問合せフォーム
②企業・マスコミ・他大学の方
教育企画部 MUSIC事務課 E-mail:musicadm@musashino-u.ac.jp

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