開講科目の詳細
AIによるデータ活用特論
Business Application of Artificial Intelligence and Data
担当教員
受講対象者
AI?データをチームワークでの意思決定や組織の課題解決に活用したいと考える全受講生
授業の主題と概要
AI（人工知能）やデータ分析が急速なスピードで進化し、成熟化が進む情報社会においては、複雑な課題を分析とチームワークによって迅速に解決することが重要となってきています。業務効率化、新規ビジネス創出、顧客マーケティングなど、企業の大小にかかわらず様々な業界や業種においてAI技術を活用した取り組みが始まっています。本科目では、「AIを導入したいが、何から始めれば良いのか分からない」という方を対象に、データサイエンス、ビッグデータ、AIをつなぐ歴史的な潮流を俯瞰しつつ、データをビジネスにおける意思決定の向上と、コミュニケーションの改善にいかす実践力の獲得を目指します。
なぜデータ分析が実務で活用されないのか？AIによりビジネスの現場でデータ分析の活用は進むのか？演習や討議を交えながら考えます。また、ビジネス課題を解決していくために必要なデータ分析リテラシー、相互に学び合う態度（学びの共同体）、あるいは組織的な学習という観点からも考えていきます。
到達（習得）目標
AI?データを経営の現場で意思決定とコミュニケーションの改善にいかす実践力を身につけるための
基本となる知識や手法について体験的に直観をみがき、データにもとづく意思決定に慣れることを目指す。
また、今後の経営において必要となるデータ分析リテラシーおよび相互に学び合う態度（学びの共同体）の涵養を目指す。
講義スケジュール
| 講義 回数 |
講義テーマ |
|---|---|
| 1,2 | ?オリエンテーション（人工知能とデータ分析、ケースメソッドとは？） ?ケースメソッド（AI?データの民主化）、グループ討議、クラス討議 |
| 3,4 | ?ケースメソッド（AI?データ活用の事例）、グループ討議、クラス討議 ?グループワーク（実務における活用アイデアの共有） |
| 5,6 | ?ケースメソッド（AI?データ活用の要諦）、グループ討議、クラス討議 ?グループワーク（実務活用プロセスの整理） |
| 7,8 | ?実務課題の分析と解決案 ?クラス発表と討議 |
開講について
開講時期： 2学期
開講形態： 180分×4日間
講義回数： 全8回
※状況に応じて、一部変更が生じる場合もございます。予めご了承ください。
テキスト/参考図書
【テキスト】
「人工知能」DIAMONDハーバード?ビジネス?レビュー編集部(ダイヤモンド社)
※その他、講義資料を配布します
【参考図書】
「いちばんやさしい機械学習プロジェクトの教本」韮原祐介(インプレス)
「データ活用仮説量産 フレームワークDIVA」鈴木良介(日経BP)
※上記は一部追加?変更となる場合もございます。また、指定テキスト及びケースなどは、別途ご購入頂くもので、
授業料には含まれておりません。予めご了承ください。
