Information Science Seminar II (PBL)

開講年度

2025Year

開講学期

Second Semester

科目名

Information Science Seminar II (PBL)

授業種別

Practice

科目名（英語）

Information Science Seminar II (PBL)

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A1901403 Information Science Seminar II (PBL)

担当教員

ADACHI Setsuko,YASAKI Yoshihito,TACHIBANA Kanta,KITAYAMA Daisuke,MANABE Yoshihumi,TAKEKAWA Takashi,MIKI Yoshio,YAGI Isao,YAMATO Junji

単位数

1.0Credits

曜日時限

Thu.4Period

キャンパス

Shinjuku Campus

教室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 0 ％
2 専門分野の知識・専門技術の修得 60 ％
3 汎用的問題解決力の修得 20 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 20 ％

具体的な到達目標

専門知識ならびにその活用方法の理解，プレゼンテーション能力など，講師ごとに到達目標を設定し、基本的に４年次の卒業研究に着手可能な能力を身に着ける。

受講にあたっての前提条件

到達目標をよく理解し、高いレベルでの達成を目指す意欲があること

授業の方法とねらい

各教員が指導するセミナー分かれて，データ科学，ＩＴインフラ，経営情報に関する専門的知識やこれからの課題などについて，文献調査，データ分析，課題解決等を通じて理解する．それらは，研究室毎の4年次ゼミナール形式を踏まえて行われ，研究推進能力、プレゼンテーション，ディスカッション能力の向上も目的とする．
各テーマにおける課題、問題は実際の企業の実課題を取り扱い、データも本物の挙動に基づくものを取り扱う

AL・ICT活用

Discussion Debate／Presentation／Interactive classes using ICT

第1回

授業形態

対面

事前学習

このセミナーは各研究室に分かれて実施され，４年次卒業研究の準備の位置づけで実施されるため各講師によって内容は異なる。
ここでは，代表：三木良雄のセミナーを例に説明する．

システムエンジニア、コンサルタント、企業ＩＴ部門ではＩＴシステムの構築だけでなく、ＩＣＴを活用していかに社会や企業の課題を解決するか、その方法を構築する能力が求められる。本セミナーでは社会における実際の問題を研究課題とし、実在する企業の実際の事業課題とデータ分析、ＩＣＴとの関連性を探求する。現在研究室で取り扱っている実データに基づいて具体的な検討を行い、検討結果を毎回発表する

0.5時間

授業内容

対象テーマのガイダンス
研究室で取り扱っている実問題を踏まえて研究課題、技術課題、解決法を検討するにあたって調査するべき範囲、関係する知識の分野について解説する

事後学習・事前学習

課題を明確にするために、住民視点だけでなく、事業運営側の視点からも調査しておくこと

2時間

第2回

授業形態

対面

授業内容

高齢化社会における交通手段
人口動態を調査と、地域住民の交通に対するニーズを文献、インターネットで調査し課題を定量的にまとめる

事後学習・事前学習

モデル化とそれに必要なパラメータについて検討すること

2時間

第3回

授業形態

対面

授業内容

移動需要と採算性のモデル化
前回調査した需要と事業者の採算性をバランスさせるためにこれらを定式化しＩＣＴ活用可能なモデルを検討する

事後学習・事前学習

社会現象をシミュレーションしたり予測するための手法について調査しておくこと

2時間

第4回

授業形態

対面

授業内容

需要と供給のバランス化方法
前回調査した需要と事業者の採算性をバランスさせるためにＩＣＴを活用する方法アルゴリズムを検討する

事後学習・事前学習

経済状況、産業構造、大企業と中小企業の役割などを調査しておくこと

2時間

第5回

授業形態

対面

授業内容

製造業の構造と国際競争力
現在日本が置かれている国際的ポジションと製造業の果たす役割、課題について調査しまとめる

事後学習・事前学習

セミナーⅠで取り扱った手法について復習しておくこと

2時間

第6回

授業形態

対面

授業内容

製造現場とデータ分析
製造装置から出力されるデータに基づきどのような事実が抽出可能かを検討する

事後学習・事前学習

Industrial Engineering, Taguchi Method, IoTなどの手法や考え方を調べておくこと

2時間

第7回

授業形態

対面

授業内容

生産効率向上方法
分析結果に基づいた生産性改善方法について検討する

事後学習・事前学習

課題となる現象や要因を調査しておくこと

2時間

第8回

授業形態

対面

授業内容

食品産業を中心とした採算性の課題
食品産業における製造から販売までの状況を考えた場合、収益性の課題がどこにあるかを調べる

事後学習・事前学習

経営学、経済学の分野でどのような検討がなされているかを調べておくこと

2時間

第9回

授業形態

対面

授業内容

売上予測モデル化
具体的な製造販売を考えた場合、どの程度の損害、収益のブレが発生するのか要因とモデ

事後学習・事前学習

時系列データの分野でどのような予測モデルが存在しているかを調べておくこと

2時間

第10回

授業形態

対面

授業内容

予測システム
時間毎、日毎、週毎の予測を想定し、どのような予測モデルが可能かを検討する

事後学習・事前学習

分野の調査だけでなく、最終に自身が解決する課題と背景を十分に分離しておくこと

2時間

第11回

授業形態

対面

授業内容

自己テーマの課題整理
自分のテーマを選定し、その社会的課題、技術的課題について文献調査を実施し整理したものを発表する

事後学習・事前学習

同じ問題に取り組んできた研究や取り組みとの違いだけでなく、なぜ今まで解けなかった問題が解けるようになるのかの観点を考察すること

2時間

第12回

授業形態

対面

授業内容

自己テーマにおける技術的解決方針
前回調べた課題の根本原因を明らかにし、それを解決できる方法を見出す

事後学習・事前学習

単に作業するだけでなく、自身の方法選択の妥当性もチェックしておくこと

2時間

第13回

授業形態

対面

授業内容

解決方法の試行
前回調べた課題の解決方法に関して試行的に実行した内容を発表する

事後学習・事前学習

期限までに最終レポートを提出しておくこと

2時間

第14回

授業形態

対面

授業内容

自己テーマの結果発表
最終レポートに沿って自己テーマの総括的まとめを発表する

事後学習・事前学習

研究計画をまとめはじめること

2時間

第15回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

卒論のテーマ検討

事後学習

卒論テーマの調査検討を進める

3時間

成績評価の方法

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと．
具体的には，調査，分析，発表，発表資料，プログラム，ゼミにおけるディスカッションおよびレポートなどにより，総合的に判断する．
到達目標に照らして，6段階のGrade(A+,A,B,C,D,F)で評価し，D以上の者に単位を認める

受講生へのフィードバック方法

各回のセミナーでのコメント、講評など

教科書

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと

参考書

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと．

オフィスアワー

それぞれの講師がセミナーのなかで提示するので，その指示に従うこと．

受講生へのメッセージ

４年次の卒業研究を事前に体験することができます．積極的な姿勢での受講を求めます．

実務家担当科目

Not applicable

実務経験の内容

教職課程認定該当学科

Not applicable

その他の資格・認定プログラムとの関連

Syllabus data