※授業方法等の詳細についてはシラバス（https://www.n-seiryo.ac.jp/about/disclosure/syllabus/）をご参照ください。
| 授業に含まれている内容・要素 |
講義内容 |
| （１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている |
1-1 |
- ビッグデータ、IoT、AI、生成AI、ロボット「データ活用演習Ⅰ」（1回目）・データ量の増加、計算機の処理性能の向上、AIの非連続的進化「データ活用演習Ⅰ」（1回目）
- 第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会「データ活用演習Ⅰ」（1回目）
- 複数技術を組み合わせたAIサービス「データ活用演習Ⅰ」（1回目）
- 人間の知的活動とAIの関係性「データ活用演習Ⅰ」（1回目）・データを起点としたものの見方、人間の知的活動を起点としたものの見方「データ活用演習Ⅰ」（1回目）
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| 1-6 |
- AI最新技術の活用例（深層生成モデル、強化学習、転移学習、生成AIなど）「データ活用演習Ⅰ」（2回目、6回目）
- AI等を活用した新しいビジネスモデル(シェアリングエコノミー、商品のレコメンデーションなど)「データ活用演習Ⅰ」（15回目）
- 基盤モデル、大規模言語モデル、拡散モデル「データ活用演習Ⅰ」（3回目）
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| （２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの |
1-2 |
- 調査データ、実験データ、人の行動ログデータ、機械の稼働ログデータなど「データ活用演習Ⅰ」（4回目、11回目）
- 1次データ、2次データ、データのメタ化「データ活用演習Ⅰ」（4回目、11回目）・構造化データ、非構造化データ（文章、画像/動画、音声/音楽など）「データ活用演習Ⅰ」（5回目）
- データ作成（ビッグデータとアノテーション）「データ活用演習Ⅰ」（1回目、11回目）
- データのオープン化（オープンデータ）「データ活用演習Ⅰ」（7回目、8回目）
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| 1-3 |
- データ・AI活用領域の広がり(生産、消費、文化活動など)「データ活用演習Ⅰ」（1回目）
- 研究開発、調達、製造、物流、販売、マーケティング、サービスなど「データ活用演習Ⅰ」（2回目）
- 仮説検証、知識発見、原因究明、計画策定、判断支援、活動代替、新規生成など「データ活用演習Ⅰ」（4回目）・対話、コンテンツ生成、翻訳・要約・執筆支援、コーディング支援など生成AIの応用「データ活用演習Ⅰ」（2回目）
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| （３）様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの |
1-4 |
- データ解析：予測、グルーピング、パターン発見、最適化、モデル化とシミュレーション・データ同化など「データ活用演習Ⅰ」（2回目）
- データ可視化：複合グラフ、2軸グラフ、多次元の可視化、関係性の可視化、地図上の可視化、挙動・軌跡の可視化、リアルタイム可視化など「データ活用演習Ⅰ」（4回目）
- 非構造化データ処理：言語処理、画像/動画処理、音声/音楽処理など「データ活用演習Ⅰ」（5回目）・特化型AIと汎用AI、今のAIで出来ることと出来ないこと、AIとビッグデータ「データ活用演習Ⅰ」（1回目）
- 認識技術、ルールベース、自動化技術「データ活用演習Ⅰ」（2回目）・マルチモーダル（言語、画像、音声 など）、生成AIの活用（プロンプトエンジニアリング）「データ活用演習Ⅰ」（15回目）
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| 1-5 |
- データサイエンスのサイクル（課題抽出と定式化、データの取得・管理・加工、探索的データ解析、データ解析と推論、結果の共有・伝達、課題解決に向けた提案）「データ活用演習Ⅰ」（1回目）
- 教育、芸術、流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等におけるデータ・AI利活用「データ活用演習Ⅰ」（2回目）
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| （４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする |
3-1 |
- 倫理的・法的・社会的課題（ELSI：Ethical, Legal and Social Issues）「データ活用演習Ⅰ」（9回目）・個人情報保護、EU一般データ保護規則(GDPR)、忘れられる権利、オプトアウト「データ活用演習Ⅰ」（9回目）
- データ倫理：データのねつ造、改ざん、盗用、プライバシー保護「データ活用演習Ⅰ」（9回目）・AI社会原則（公平性、説明責任、透明性、人間中心の判断）「データ活用演習Ⅰ」（9回目）
- データバイアス、アルゴリズムバイアス「データ活用演習Ⅰ」（9回目）・AIサービスの責任論「データ活用演習Ⅰ」（9回目）
- データガバナンス「データ活用演習Ⅰ」（9回目）・データ・AI活用における負の事例紹介「データ活用演習Ⅰ」（15回目）
- 生成AIの留意事項（ハルシネーションによる誤情報の生成、偽情報や有害コンテンツの生成・氾濫 など）「データ活用演習Ⅰ」（15回目）
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| 3-2 |
- 情報セキュリティの3要素（機密性、完全性、可用性）「データ活用演習Ⅰ」（9回目）
- 匿名加工情報、暗号化と復号、ユーザ認証と、パスワード、アクセス制御、悪意ある情報搾取「データ活用演習Ⅰ」（9回目）
- 情報漏洩等によるセキュリティ事故の事例紹介「データ活用演習Ⅰ」（9回目）・サイバーセキュリティ「データ活用演習Ⅰ」（9回目）
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| （５）実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データサイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの |
2-1 |
- データの種類（量的変数、質的変数）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- データの分布(ヒストグラム)と代表値（平均値、中央値、最頻値）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- 代表値の性質の違い（実社会では平均値＝最頻値でないことが多い）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- データのばらつき（分散、標準偏差、偏差値）、外れ値「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）・相関と因果（相関係数、擬似相関、交絡）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- 観測データに含まれる誤差の扱い「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）・打ち切りや欠測を含むデータ、層別の必要なデータ「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- 母集団と標本抽出（国勢調査、アンケート調査、全数調査、単純無作為抽出、層別抽出、多段抽出）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- クロス集計表、分割表、相関係数行列、散布図行列「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）・統計情報の正しい理解（誇張表現に惑わされない）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
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| 2-2 |
- データ表現（棒グラフ、折線グラフ、散布図、ヒートマップ、箱ひげ図）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- データの比較（条件をそろえた比較、処理の前後での比較、A/Bテスト)「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- 不適切なグラフ表現（チャートジャンク、不必要な視覚的要素）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- 優れた可視化事例の紹介（可視化することによって新たな気づきがあった事例など）「データ活用演習Ⅰ」（4回目、5回目、11回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- 相手に的確かつ正確に情報を伝える技術や考え方（スライド作成，プレゼンテーションなど）「データ活用演習Ⅰ」（15回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
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2-3
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- データの取得（機械判読可能なデータの作成・表記方法）「データ活用演習Ⅰ」（4回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- データの集計（和、平均）「データ活用演習Ⅰ」（4回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- データの並び替え、ランキング「データ活用演習Ⅰ」（4回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- データ解析ツール（スプレッドシート、BIツール）「データ活用演習Ⅰ」（4回目）「データ活用演習Ⅱ」（1回目～15回目）
- 表形式のデータ（csv）「データ活用演習Ⅰ」（4回目）
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