2025年度

後期

DXソリューション特論

講義

DX solutions

Z0400017 DXソリューション特論 [対面]【教室：DX実験ラボ B-0753】

郡司 茂樹

2.0単位

月曜4限

新宿

B-0753DX実践ラボ

A 専攻する研究領域における高度な専門知識を身につけたもの 50%
B 科学技術を運用する能力を身につけたもの　50%
C 主体的に研究に取り組み、社会や職業についての知識や技術者や研究者として必要な倫理観を身につけたもの　0%
D 特定の専門領域における創成能力を身につけたもの　0%

DX（デジタル・トランスフォーメーション）を推進するために必要な知識、スキル、マインドセットを身につける。単にデジタル技術を理解するだけでなく、組織やビジネスに変革をもたらすための推進能力の修得も目指す。

1. 数学（線形代数、微分・積分、確率・統計）
2. Python（基礎）
3. Linux（基礎）
4. Slack （複数の外部関係者とのコミュニケーションに使用）
5. 高いモチベーション

PBL（課題解決型学習）／ディスカッション・ディベート／グループワーク／プレゼンテーション／実習・フィールドワーク

DX推進に不可欠なプラットフォーム、データ、イノベーションについて、座学および演習を通じた効率的な学習を進めるのと並行して、本授業では幅広い業界で活躍する第一線のビジネスマンとつながる機会が提供される。授業時間外の時間も活用し、多様な人々と連携して実働するなかで、頭を使うことによって、問題を発見し、解決する技能を身につけていく。なお授業は概ね下記の計画で行うが、外部関係者との調整により変更されることがある。

はじめに
1回 (対面) DXソリューション概要
2回 (授業内で通知) ビジネス現場を体感する① 〜 ビジネスプラン作成

第一部：コンテナ基盤とイノベーション
3回 (対面) イノベーション推進体制
4回 (対面) アジャイル演習
5回 (対面) ハイブリッドマルチクラウドを構成する基盤技術
6回 (対面) コンテナ基盤技術演習

第二部：データ基盤とAI
7回 (対面) データ基盤の変遷と設計
8回 (対面) データ分析のサイクル
9回 (対面) 非定型データと深層学習
10回 (対面) データ基盤演習
11回 (対面) 生成AI実践演習

第三部：DX推進スキルを実践する
12回 (on demand) ビジネス現場を体感する② 〜 ビジネスプラン発表
13回 (対面) これまでの総評とビジネスプラン具体化
14回 (対面) DXソリューション発表①
15回 (対面) DXソリューション発表②

課題（演習・フィールドワークの成果物およびレポート）と最終授業で行われるプレゼンテーションにより、A+, A, B, C, D, F の評価を実施し、D以上を合格とする。評価に際しては複数の外部関係者からの評価コメントも参考にする。

最終プレゼンテーション中のコメントにて行う。また外部関係者からの評価コメントについても、全体の講評を受講生にフィードバックする。

特に指定しない。

1. 西山 圭太: DXの思考法／日本経済復活への最強戦略 文藝春秋
2. デビッド・ロジャース: THE DIGITAL TRANSFORMATION ROADMAP／絶え間なく変化する世界で成功するための新しいアプローチ 東洋経済新報社
3. 杉山 聡: 本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門／統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！ ソシム

授業中ならびに授業後の教室、電子メールにて質問を受けつける。

本授業では実践経験を重視するため、得るものは自分次第で大きく変わってくる。デジタル社会を取り巻く社会課題に関心を持ち、意欲的、主体的に参加して、立場や意見の異なる人々と協働して作業を行う中で、自分自身のアップデートに繋げることを期待する。

実務家担当科目

科学技術計算分野からデータサイエンス分野にまたがる技術的背景を活かし、データを経営に生かすためのグランドデザインを経験。社会実装例としては、機械学習およびシミュレーションを併用して信号機をコントロールし、交通渋滞を軽減する実証実験（2015-2016）、車種を深層学習で自動判別し、最適な屋外広告を表示する実証実験（2016）など。実際にサービスインした例としては、大手損害保険会社のドライブレコーダー特約つき自動車保険（2016-2017）など。

情報学専攻