講義シラバス（2026年度）

基本情報

ディプロマポリシーとの関連

授業の概要

• データ駆動型社会において必要不可欠なデータサイエンスや生成系AIの基礎を学ぶことを目的とする。データサイエンスやAIが必要とされる社会的背景、データの種類、収集と蓄積、データ利活用の目的（記述・予測・分類・因果識別）とそのための手法の概観、データサイエンス・AIがもたらす社会問題と倫理、様々な現場におけるデータ利活用の実際について講義するとともに、データ分析のための具体的な基本手法（データハンドリング、データ記述と視覚化、回帰分析、教師付き機械学習）について、実データを含めた演習を交えつつ、講義を行う。
• 特に近年注目される生成AIについては、その基盤技術、応用事例、社会的影響について学び、リテラシーを養う。
• 演習ではExcelやJASPを用いて、プログラミングを行わずに基本的な統計・データ分析から始まり、機械学習までも体験する。
• 本講義では、受講生がプログラミングに時間を割くことなく、データサイエンスの基本的手法を用いてデータ分析を体験できるように、Excelに加えてアムステルダム大学で開発が行われているソフトウエアであるJASPを用いる。JASPはフリーソフトであり、理解しやすいユーザーインターフェースを備え、最近日本語化もされている。JASPを用いることにより、基本的な記述統計から始まり機械学習まで、プログラミングを全く行うことなしに行うことができる。

授業目標

• データとAIが社会に与える影響を理解し、事例を説明できる
• 生成AIの仕組みと応用、リスクを理解し、適切に活用するリテラシーを身につける
• データの収集、可視化、基本的な分析を行うことができる
• 回帰分析や教師あり学習の概念を理解し、適用例を説明できる
• データサイエンス・AIの倫理的・社会的課題を批判的に考察できる

授業計画 (授業スケジュールと内容)

第1回

社会の変化とデータサイエンス・AI 【佐々木】

第2回

どのようなデータが存在し、利用されているのか、様々なデータ、データの種類と収集・蓄積 【斎藤】

第3回

データはどのように利活用されるのか? データ分析の目的と技術の概観 【斎藤】

第4回

生成AIとは何か―背景と技術（基盤モデル・大規模言語モデル） 【佐々木】

第5回

生成AIを使ってみよう 一応用とリテラシー、ハルシネーションの実際（プロンプト体験） 【佐々木】

第6回

データサイエンス・AIと倫理と社会問題・データガバナンス 【野本】

第7回

データにさわってみよう: データの入手、データの種類、Excelによるデータ操作 【覃】

第8回

データを読み・説明する1: 整然データ、データ分析とSplit-Apply-Combine、クロス集計表 【覃】

第9回

データを読み・説明する2: データの記述と視覚化の演習 【覃】

第10回

データをより深く読む: 相関と因果、因果推論の考え方 【広瀬】

第11回

データ・AI利活用の事例1: ビジネスにおける利活用 【石塚】

第12回

データ・AI利活用の事例2: ヘルスケアにおける利活用 【田邊】

第13回

データ・AI利活用の事例3: 紛争研究における利活用 【広瀬】

第14回

JASPによる回帰分析（概要と簡単な演習） 【荒井】

第15回

JASPによる教師付き機械学習（概要と簡単な演習） 【荒井】

※いくつかの回はオンデマンド型講義となります。

事前事後学習（学習課題）

• 配布される講義資料を読み、予習・復習すること。
• いくつかの回については、事前に指定された事項について調べ、事前レポートとして提出することが要求される。
• 生成AI関連の回では、実際に生成AIツールを体験し、出力結果を批判的に検討することを課題とする。
• JASPの使い方は非常に容易であり、JASPの操作については、事前にライブラリーデータを利用して練習しておくことが求められる。

成績評価方法

• 講義中に課す小レポート（5回）：50%
• 演習課題（5回）：50%

教材・参考文献

• 教材 (テキスト)
  テキストは使わず、毎回レジュメまたは資料を配布する。
• 参考文献
  • 藤田一樹『0から始めるAI・データサイエンス超入門』東洋経済新報社、2024
  • 清水優菜・山本光 『研究に役立つ JASPによるデータ分析』コロナ社、2021
  • 竹村彰通他『データサイエンス入門 第3版』学術図書出版社、2024
  • 藪友良『入門・実践する統計学』東洋経済新報社、2012
  • 中西 崇文『ChatGPTはどのように動いているのか?』翔泳社、2026

備考

• 対面型講義とオンデマンド型講義をまじえた講義形態となる。（なお、受講人員が5105教室の定員を上回った場合、対面型講義は対面型とリアルタイム配信を組み合わせたハイブリッド型になる。）
• データを扱う実習に用いるノートPC（Excelインストール済み）を各自用意すること。
• 情報リテラシーで扱われるExcelの知識とスキルは講義の前提である。
• オンライン授業に切り替えた場合の授業形態：ハイブリッド型（オンデマンドおよびリアルタイム配信）
• 資料・連絡事項掲載場所: WebClass