基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	現代社会１(数理・データサイエンス・AI)／MODERN SOCIETY1(INTRODUCTION TO DATA SCIENCE (LITERACY LEVEL))
ナンバリングコード ／Numbering Code	93-1004
開講所属 ／Course Offered by	大学全カリ総合科目／
ターム・学期 ／Term・Semester	2026年度／2026 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	水2／Wed 2
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	1,2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	横塚　志行
遠隔授業科目 ／Online Course	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
横塚　志行	経営学科／MANAGEMENT

授業の目的・内容 ／Course Objectives	1．授業の目的・内容 本授業は、文部科学省が推進する「数理・データサイエンス・AI（以下、数理・DS・AI）」のリテラシーレベルを身につけ、実務でも活用できる基礎的な力を養うことを目的とします。数理・DS・AIは、さまざまな分野で課題解決に活用されており、現代社会を生きるうえで欠かせない素養となっています。 こうした背景を踏まえ、本授業では、幅広い視点を持ちながら、自身の専門分野や日常生活の中でデータやAIを適切に扱い、活用できる力を育むことを目指します。 2．主な内容 ・数理・DS・AIの基礎知識 データ駆動型社会、ビッグデータ、AI技術の概要を学び、社会での活用事例を通じてその意義を理解します。 ・データリテラシーの習得 データの読み取り、整理・分析の方法、可視化の基本を、Excel演習を通じて学びます。統計の基礎に加え、クロス集計、相関分析などの技能を実践的に身につけます。 ・データ・AI利用の倫理と安全 AI利用における透明性、データバイアス、GDPRなどの法的枠組み、情報セキュリティおよび個人情報保護の基本を学びます。 3．学生が得られる成果 ・数理・DS・AIの基礎知識を習得し、データサイエンスやAIの社会的な活用のされ方を理解できる。 ・実データを扱う基本技能を身につけ、課題解決に応用する力を養える。 ・データサイエンスやAI活用に伴う倫理的課題や情報保護の重要性を理解し、責任ある行動を取るための意識を持てる。 4．学科方針との連携 本授業は、経営学科の学位授与方針（DP）に則り、情報技術に関する専門知識の提供を通じて、情報処理の原理を理解し、実務にも接続しやすい内容となるよう構成します。
授業の形式・方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	初回講義では、学習内容、講義の進め方、成績評価方法などを説明します。 本授業は対面授業を原則とし、受講にあたっては以下を前提とします。 ・授業中にPCを操作しながら進める場合があります。各自が所有するPCを持参し、基本的な操作ができること。 ・データリテラシーに関するExcel課題を提示し、取り組んでもらいます。 ・本授業は全学年を対象とし、学年や学部にかかわらず基礎から学べる内容で構成します。 ・各学期の最終回（最終授業日）に、総復習としてテストを実施します。
使用言語 ／Language used	日本語/Japanese
採用している授業方法 ／Teaching methods used	プレゼンテーション/Presentation
事前・事後学修の内容 ／Before After Study	事前事後の学習時間は合計４時間である。 講義参加者は、事前学習として事前提示予定のレジュメを事前に読んでおいてほしい（２時間）。 事後学習は、授業ノートなどを目を通し内容を理解を促進してほしい（１時間）。 上記以外にも、データサイエンス、AIに関する記事等を日常的に入手しておきAIの動きを把握してほしい(1時間)。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 教養としてのデータサイエンス 著者 ／Author name 内田誠一、川崎能典ら 出版社/URL ／Publisher 講談社 ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/ｻｲﾄ名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	春学期の最終回（最終授業日）に、総復習としてテストを実施します。 成績評価は、出席、課題（30〜40％程度）、期末テスト（60〜70％程度）を総合して行う予定です。 単位取得には出席回数7回(50%)以上を必要とします。 期末試験に参加できない場合は追試験を実施します。
関連科目 ／Related Subjects
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	現代社会に関する学問分野について、副題に示したテーマをもとに、21世紀型市民にふさわしい概括的な知識を習得し、今後の複雑な国内および国際情勢に対処していく方法について、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにする。
DPとの関連 ／Relation to DP

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前・事後学修の内容 ／Before After Study
1	オリエンテーション	授業の進め方を紹介する
2	社会で起きている変化	・ビット、バイト、ビッグデータ、３Ｖ ・ビッグデータ関連サービス（SNS,検索エンジン等） ・データ駆動型社会、第四次産業革命 等を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
3	社会で活用されているデータ	・ビッグデータの種類（調査データ、ログデータ等） ・構造化データ、非構造データ ・母集団と標本抽出 等を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
4	データ・AI利活用の活用領域	・製造分野、出荷物流分野、マーケティング分野、販売分野、サービス分野等での活用状況を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
5	データ・AI利活用のための技術	・ＡＩ概要 ・文字認識、音声認識、機械翻訳、自動運転、レコメンドエンジン、強化学習 等を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
6	生成ＡＩの概要とその使い方	・基礎的なＡＩ技術（機械学習、ＤＬ等） ・生成ＡＩ(テキスト生成、画像生成)の概要 ・生成ＡＩの使い方 ・プロンプトエンジニアリング などを学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
7	データリテラシー(データを読む)	・エクセルの使い方 ・質的データ、量的データ ・平均、分散、標準偏差、中央値、最頻値 などを学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
8	データリテラシー(データを読む)	・相関係数、回帰分析 などを学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
9	データリテラシー(データを説明する)	棒グラフ、円グラフ、帯グラフ、折れ線グラフ、散布図等の作成方法を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
10	データリテラシー(データを説明する)	箱ひげ図、パレート図等の作成方法を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
11	データリテラシー(データを扱う)	分割表、クロス集計表の作成方法を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
12	データ・AIを扱う上での留意事項	・ELSI ・AI倫理 ・AIの留意事項(ブラックボックス、アカウンタビリティ、透明性、データバイアス) 等を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
13	データを守る上での留意事項	・情報セキュリティ ・個人情報保護法 ・GDPR ・サイバーセキュリティ 等を学ぶ	事前：レジュメの一読 事後：講義ノートの確認
14	まとめ	まとめ