カリキュラム

科目詳細

AI & データサイエンス講座詳細

AI（機械学習や生成AIを含む）を賢く活用するために必須となるデータサイエンス分野の先端的な知見を、ビジネスリーダーにとって必要な要所に絞り込んで学びます。

応用
テクノ
ベート
1.5
単位
レポート
DAY4
提出
全6回
35人
CLASS
ワーク
ショップ

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科目概要

ビジネスの課題解決は大きな転換点を迎えています。従来は「人間が理解可能なデータ量を基に脳を使って判断し意思決定する」アプローチが主流でした。しかし今、大量のデータとアルゴリズムを活用し、個別化された解決策を導き出す「テクノベート時代の課題解決（テクノベートシンキング的問題解決）」とでも呼ぶべき、新しいアプローチが台頭しています。その中核を担うのがAI（機械学習を含む）です。

本科目では、予測AIと生成AIの両方を取り上げ、ビジネスでの活用方法を学びます。予測AIを中心に、データ処理の基礎から機械学習モデルの作成・評価まで、ハンズオン実習を通じて学習します。さらに、ChatGPTに代表される生成AIの仕組みを理解し、業務での効果的な活用方法を探究します。

※本科目「ビジネス・データサイエンス」は、2025年7月期より名称が変わります。
新科目名称：AI＆データサイエンス

受講対象者

ビジネスに取り組むにあたり、機械学習とその分析プロセスについて理解し、体感値をもって機械学習を用いたビジネス展開をしていきたい方が対象です。また、生成AIについても探究し、コンピュータとの新しい関わり方を活用したビジネスアイデアの創出に関心がある方にも適しています。データサイエンスや機械学習に関する事前知識は想定しません。

各回のテーマとケース

Day1

セッション A	テーマ : ビジネスにおけるAIの意味と構造
セッション B	テーマ : データサイエンスのプロセス

Day2

セッション A	テーマ : 予測モデル構築演習：分類
セッション B	テーマ : 予測モデル構築演習：分類

Day3

セッション A	テーマ : 予測モデル構築演習：回帰
セッション B	テーマ : 予測モデル構築演習：回帰

Day4

セッション A	テーマ : 予測AIとデータサイエンスの総合演習ケース : グローバルファーマ社
セッション B	テーマ : 予測AIとデータサイエンスの総合演習ケース : グローバルファーマ社

Day5

セッション A	テーマ : 生成AIの原理と応用
セッション B	テーマ : 生成AIの原理と応用

Day6

セッション A	テーマ : AIデモデイ (Demo Day)
セッション B	テーマ : AIデモデイ (Demo Day)

※クラスで使用するケースや教材、得られる学びは体験クラス＆説明会にてご確認できます。

参考書

仕事ではじめる機械学習

有賀康顕、中山心太、西林孝（著）
オライリー・ジャパン（出版）

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（著）
インプレス（出版）

データサイエンティスト養成読本機械学習入門編

比戸将平、馬場雪乃、里洋平、戸嶋龍哉、得居誠也、福島真太朗、加藤公一、関喜史、阿部厳、熊崎宏樹（著）
技術評論社（出版）

AI vs. 教科書が読めない子どもたち

新井紀子（著）
東洋経済新報社（出版）

受講した学生の声

AIを自分の手で動かしながら、
ビジネスでの応用方法を考える。

アンリツ株式会社
通信計測カンパニーモバイルソリューション事業部第2ソリューションマーケティング部

吉田諒さん

受講前は、業務において「とりあえずAIをつかわなければ」といった風に語られることが多いものの、実際にAIには何ができるのか、どのようにつかわれているのか、などが分かっていませんでした。

授業では、実際にAIを操作し、ビジネスにおいて利用する際の要点や勘所を把握します。そしてエンジニアと開発のための要件定義について会話ができるレベルまで理解を深めていくことができます。AIは、多種・多量な条件を短時間で分析することは得意ですが、関係者を納得させるような説明をするにはその分析結果だけでは難しいということを学びました。どこまでをAIに任せ、どこから人間が意思決定するかをイメージすることができました。

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