Seminar ｜ Syllabus data

開講年度

2026Year

開講学期

Second Semester

科目名

Seminar

授業種別

Practice

科目名（英語）

Seminar

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A3000028 Seminar

担当教員

KANEDA Shohei

単位数

2.0Credits

曜日時限

Mon.3Period

キャンパス

Shinjuku Campus

教室

学年

3Year

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 40％
3 汎用的問題解決力の修得 0 ％
4 道徳的態度と社会性の修得 60 ％

具体的な到達目標

・機械システム工学セミナーでは、各研究室が用意した種々の課題に取り組むことで，多面的な柔軟性のある分析・統合化能力、継続的な学習能力、さらにコミュニケーション能力の基礎力を身につけることができる．

・本科目を修得することにより、卒論研究、社会へ出るための基礎能力を養うことができる。

受講にあたっての前提条件

・「機械システム基礎」を修得していること。

・本科目を履修するために必要なものは、数学、物理、化学、政治、経済、歴史、国語力、英語力などすべての分野に及ぶ教養としての基礎知識である。

授業の方法とねらい

ヘルステックはHealthとTechnologyを掛け合わせた造語で，医療，介護，予防など健康に関連する領域の課題を，AIやICTなどのソフトウェア技術とマイクロデバイス，ウェアラブルデバイスなどのハードウェア技術を組み合わせて解決する分野の総称です．
本セミナーでは，ヘルステック関連新聞記事を調査，その内容プレゼンすることを通じ，最新技術動向や関連企業について知見を深めます．また，顔の自動認識や体の姿勢推定などのAI技術を用いた健康モニタリングアプリのアイディアを出し合うことを通じ，AI技術の応用力とプロジェクトの企画力を養います．

AL・ICT活用

Project Based Learning／Discussion Debate／Presentation／Practice Fieldwork

第1回

授業形態

対面

事前学習

クロステックと呼ばれる分野に関しての調査．

2時間

授業内容

授業内容ガイダンス．

事後学習・事前学習

事後学習：クロステックと呼ばれる分野に関しての調査．

2時間

第2回

授業形態

対面

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン資料作成(1回目)．

事後学習・事前学習

事後学習：上記プレゼン資料のブラッシュアップ(1回目)．

2時間

第3回

授業形態

対面

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン(1回目)．

事後学習・事前学習

事後学習：プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ(1回目)．

2時間

第4回

授業形態

対面

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン資料作成(2回目)．

事後学習・事前学習

事後学習：上記プレゼン資料のブラッシュアップ(2回目)．

2時間

第5回

授業形態

対面

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン(2回目)．

事後学習・事前学習

事後学習：プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ(2回目)．

2時間

第6回

授業形態

対面

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン資料作成(3回目)．

事後学習・事前学習

事後学習：上記プレゼン資料のブラッシュアップ(3回目)．

2時間

第7回

授業形態

対面

授業内容

ヘルステックに関する記事の調査と調査結果に関するプレゼン(3回目)．

事後学習・事前学習

事後学習：プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ(3回目)．

2時間

第8回

授業形態

対面

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(1回目)

事後学習・事前学習

事後学習：顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(1回目)

2時間

第9回

授業形態

対面

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(2回目)

事後学習・事前学習

事後学習：顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(2回目)

2時間

第10回

授業形態

対面

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(3回目)

事後学習・事前学習

事後学習：顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(3回目)

2時間

第11回

授業形態

対面

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(4回目)

事後学習・事前学習

事後学習：顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(4回目)

2時間

第12回

授業形態

対面

授業内容

顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の実習(5回目)

事後学習・事前学習

事後学習：顔パーツ検出AIを用いた顔面の寸法変化の検出方法の復習(5回目)

2時間

第13回

授業形態

対面

授業内容

以下の各ブロックの各技術の調査といずれかの技術を用いた新規アプリに関するプレゼン資料の作成．

ブロックA
・Facial Landmark Detection (顔パーツ推定技術)
・Human Body Pose Estimation (ヒト姿勢推定技術)
・Hand Pose Estimation (手の姿勢推定技術)
・Animal Pose Estimation (動物の姿勢推定技術)
・Emotion Recognition(感情認識)技術
・Object Detection (物体検出技術)
などのコンピュータビジョン(Computer Vision)技術や

ブロックB
・音声認識技術
・音声感情認識技術
・自然言語処理技術
などの音声や言語処理に関するAI技術

ブロックC
・VR (仮想現実)
・AR (拡張現実)
・MR (複合現実)
XR(クロスリアリティ)技術

事後学習・事前学習

事後学習：プレゼン資料のブラッシュアップ．

2時間

第14回

授業形態

対面

授業内容

13回目の授業で作成した資料によるプレゼン．

事後学習・事前学習

事後学習：プレゼンでの質疑応答・ディスカッションを踏まえた上での上記プレゼン資料のブラッシュアップ．

2時間

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

振り返り学習

事後学習

ヘルステック技術と次世代ヘルスケアサービスに関する調査．

2時間

成績評価の方法

授業内でのプレゼンの内容ならびにディスカッションを通じて評価を行う．

受講生へのフィードバック方法

授業内でのプレゼンでの質疑応答．

教科書

特になし．

参考書

特になし．

オフィスアワー

月曜日：14:00〜14:30（新宿校舎A1666室）

受講生へのメッセージ

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