副専攻（AI活用エキスパートコース）
MUSIC 公式Twitter
MUSIC 公式Instaram
MUSIC 公式YouTube
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。
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。
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 ＞
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。
メニュー
(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
(2) 対象学科
(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
(4) コース修了者に修了証書を発行します
(5) カリキュラム・受講生の声
(6) 副専攻(AI活用エキスパートコース)で学ぶこと
(7) 在学生の皆さんへ
(8) 本副専攻の運営
(9) よくある質問FAQ
(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
(2) 対象学科
(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
(4) コース修了者に修了証書を発行します
(5) カリキュラム・受講生の声
(6) 副専攻(AI活用エキスパートコース)で学ぶこと
(7) 在学生の皆さんへ
(8) 本副専攻の運営
(9) よくある質問FAQ
(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。
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。
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）
・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
(2) 対象学科
(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
・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
・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。
「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・受講生の声
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。
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。
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。
・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。
・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。
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。
※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。
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」「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。
「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。
「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 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 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 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(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 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。
(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。
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］
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。
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) 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。
(8) 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。
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。
(9) よくある質問FAQ
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。