AI･データサイエンス
全学プログラム
文理を問わず全学部生を対象として、
AI・データサイエンス分野を
基礎から
その応用まで系統的に
学修するプログラムです。
みなさんが進む学部には、
AIやデータサイエンスは関連がないと思っていませんか？
文系なのに必要なの？？
理系の専門分野の学び
じゃないの？？
それは
違います！
今後の皆さんの⼈⽣の中で、
AIやデータサイエンスに関する知識や活⽤能⼒は、
⽂系・理系といった
区分を超えて
求められていくことになります。
あなたの身近でも
広く活用されています！
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環境や自然災害などの地球規模課題への対策
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日本社会が直面している少子高齢化や地方創生への取組
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ダイバーシティ、格差、共生の問題解決
いずれも、AIやデータサイエンスの活用は課題解決の糸口となります。
君たちはどう生きる？ 何を学ぶ？
先生方からのメッセージ
未来に羽ばたこう！この有用なツールを身につけて
世界に通用する、次世代の学びの証明書「オープンバッジ」を取得しよう
「判断」を期待される法学部生に求められる力として
多様な価値観を踏まえて社会に貢献する第一歩のために
文理融合で社会問題に新たなソルーションを見出そう
AI・データサイエンスは自分の可能性を拓くための必携の道具
AI・データサイエンスで創る未来
視点を広げるツールを身につけよう
その提案に「エビデンス」はありますか？
公平な判断を下すためのデータサイエンスを学ぼう
ゲームのNPCが活き活きし始めました
理工学部樫山 和男 教授
AI・データサイエンスセンター所長
商学部斎藤 正武 教授
AI・データサイエンスセンター副所長
世界に通用する、次世代の学びの証明書
「オープンバッジ」を取得しよう
AI・データサイエンス全学プログラムでは、FLPと同様に、今後、デジタルの学びの証明書である「オープンバッジ」を発行していく予定になっています。「オープンバッジ」とは、従来の単位制や成績評価制に代わる新しい形のデジタルにおける認定方法の一つです。学習者自身が自分の学びの成果を証明することができ、また、オープンバッジを取得したことで、世界的に認知されているため、就職の際に有効な学びの証明となります。
今後、AI・データサイエンス科目において、iDSプログラム「AI・データサイエンス演習」修了者にオープンバッジゴールドを、「AI・データサイエンスと現代社会」修了者にはオープンバッジブロンズを取得できるようになります。
今までのような紙の証明書ではない、インターネットにつながった世界中で証明できるデジタルの証明書オープンバッジを取得してみてください。自分自身のスキルアップにつながるだけでなく、将来の就職やキャリアアップにも有効なアピール材料となることでしょう。
法学部岡田 大士 教授
【研究分野】ICTリテラシー教育、高等教育論
「判断」を期待される法学部生に
求められる力として
法学部の卒業生というのは、法律学や政治学の知識を活用して、法曹界や行政、企業で活躍するものだと、皆さんは思っていることでしょう。こうした業務で最も重要なのは、「判断」です。「何が良くて何がいけないか」、「人々のためにどのような選択をするか」、「その事業に予算をつけてよいのか」の判断が、法学部を卒業した社会人には期待されます。こうした判断の「材料」として使われるものに「データ」があります。地域や企業、個人が生み出すデータをみてどのように判断するのか、そもそも判断材料に使っていいのかは、法律学や政治学の学習だけでは、にわかに身に付きません。法律学や政治学の知識に加え、データを正確に読みとく力を身に着けることが、これからの法曹や行政、企業の各分野で判断を行う人物、すなわち皆さんに求められているのです。法学部で学ぼうとする皆さんには、ぜひＡＩ・データサイエンス全学プログラムに参加してほしいと考えます。
経済学部鳥居 鉱太郎 准教授
【研究分野】知能情報学
多様な価値観を踏まえて
社会に貢献する第一歩のために
経済学が目指す「人々が楽しく幸福に生活する社会」を実現するためには、個々人のレベルから地球的規模の努力まで、様々な場面で色々な学問の成果を用いることが不可欠です。皆さんが将来を視野に志した学問の扉を叩いたからには、社会を支え未来を拓いていく力を身に着けることが求められます。専攻分野の学修成果を駆使し、それを高度に適用するためのアイデアを生み出すことが、社会から要請されるのです。そこで有効な道具となり得るのが、AI・データサイエンスです。 AI・データサイエンスの理論や技術は近年急速に進化し、実社会で多用されるに至った人類の知恵ともいえます。しかし、その社会への影響力はまだ中継地点すら誰も分かっていません。幸いなことに、中大は長い伝統と幅広い学問の蓄積を有する総合学園です。この大学だからこそ可能な取り組みに参加し、クラスで様々な専攻分野の友人と共に学び議論し、自身の可能性を高めてみませんか。
商学部武石 智香子 教授
【研究分野】社会学
文理融合で社会問題に
新たなソルーションを見出そう
社会的弱者のために知恵を絞り合う，オープンで協働的な社会こそが文明社会ですよね。人間にとって，他者と心を通わせ，認め合い，自分を客観的に見つめることが大切であることは昔から変わりませんが，ＡＩ・データサイエンスの新たな手法がそれらを促進するかもしれません。道具は使い方次第。異なる分野の知見を積極的に取り入れて，今の課題・ピンチを未来のチャンスに変えましょう。
理工学部樋口 知之 教授
【研究分野】統計的モデリング 計算機統計学
AI・データサイエンスは
自分の可能性を拓くための必携の道具
AI・データサイエンスは道具です。自分の実現したいことの技術的な困難を、この道具でもって比較的容易に乗り越えられるようになってきました。AI・データサイエンスの機能を使えば、自分のイマジネーションが自分の作りたいモノ、サービスに直結するのです。 大切な点はもう明らかですね。自分の発想力高めること、そして道具の使い方を学び、しっかりと身につけることです。みなさんの素直な希望が、そして夢が、AI・データサイエンスによって世の中に花開くことを期待しています。いろんな花がたくさん見られるでしょう。
理工学部酒折 文武 准教授
【研究分野】
統計的モデリング 計算機統計学
スポーツ統計科学 統計教育
AI・データサイエンスで
創る未来
デジタルトランスフォーメーション（DX）、Society 5.0という言葉を知っているでしょうか。デジタル技術が私たちの生活に大きな変革をもたらすとともに、バーチャルとリアルが融合した新たな社会の到来が期待されています。COVID-19との戦いを通じて、現在の日本の社会システムがいかに脆弱で、その道程が遠いかを痛感しました。 こうした社会の実現には、人工知能技術（AI）によるデータ活用の自動化と、データサイエンスによるビッグデータからの知識発見が欠かせません。私の所属する理工学部でも、都市計画、防災、ロボティクス、マテリアルズ・インフォマティクス、バイオ・インフォマティクス、経営工学、健康科学、スポーツ・アナリティクスなど数え切れない応用分野があり、またAIやデータサイエンスの理論研究がなされています。全学プログラムで、各学部・学科での専門分野で活用できるAI・データサイエンスの技術を身につけましょう！
文学部安野 智子 教授
【研究分野】
社会心理学、政治心理学、世論調査
視点を広げるツールを身につけよう
官庁や経済の統計、社会調査、行動データ、SNSの投稿やサイトへのアクセスなど、現代社会はさまざまな「データ」にあふれています。そしてAIやデータサイエンスは、私たちの生活のいたるところで活用されています。AIやデータサイエンスがどのように利用されているのか、またデータの読み解き方を学ぶことは、私たちにとって重要な課題と言えるでしょう。 「AI？データサイエンス？ 難しそうだし、とりあえず文系の私には関係なさそう・・・」そんなふうに思っている方も多いでしょう。数学が苦手だった？パソコンは面倒？その気持ち、わかります。そんなみなさんにこそ、この「AI・データサイエンス全学プログラム」を受講してほしいと思っています。データ分析はやってみるととても楽しいですよ！お待ちしています。
総合政策学部平野 廣和 教授
【研究分野】防災科学、耐震工学
災害大国「日本」を
救うことになる一つの道具に
「災害大国」である日本にとって、防災を含めた災害対策は近々の重要な課題となっています。一方、センサー技術や解析技術の発達により、従来は困難だった精密な被害状況解析や予測が可能となってきました。しかし、人間と機械の間を埋める技術、必要な情報を短時間に自動抽出できる技術が必要であり、これが『AI』です。一人でも多くの国民の命と財産を守るための道具として活用して行きたいと思います。
総合政策学部中村 周史 准教授
【研究分野】応用マクロ経済学、時系列分析
その提案に「エビデンス」はありますか？
私たちは社会の中で様々な問題に直面します。それはプライベートなものから、仕事、社会問題に至るまで、多種多様に存在します。それを解決したいと思ったとき、とても厄介な問題が起こります。仮にうまくいかなかった場合、やり直しができないのです。友達同士のトラブルでも、一度放った言葉は無かったことにはなりません。世界線をまたいでやり直すなんてわけにはいかないので、重大な選択や決断には「そうするに足る根拠」が必要になります。AIやデータサイエンスは、私たちにそうした「エビデンス」を与えてくれます。人生をより良くするために、より小さな後悔で済むようにするために、ツールとしてのAI・データサイエンスを一緒に身につけましょう。
国際経営学部中野 純司 教授
【研究分野】統計学、データサイエンス
なぜAI ・データサイエンスを
学ぶか？
主たる理由は、役に立つ道具を提供してくれるからです。
人間は道具を利用することで生存競争を勝ち抜いてきました。知的活動をサポートする道具である言語、文字、本や図書館、物理的活動をサポートする自動車や飛行機、などで他者とは異なる優位性を確保してきました。
AI・データサイエンスは知的活動の中でもデータや履歴を用いた客観的な推論、予測など、これまで人間だけが可能と思われていた活動をサポートする、あるいはある程度代替することができる道具となります。これらを使えないならば、今後は多くの分野で先端的な活動を行うことは難しいでしょう。国際的な活動を行うためには英語が必須知識であるように、科学および社会的な意味のある活動を行う上で、データを獲得し、処理し、それに基づいてリスクを判断した上で決定を下す、という能力が必須となります。AI・データサイエンスはそのための道具となります。
国際情報学部飯尾 淳 教授
【研究分野】
マルチメディア・データベース
ソフトコンピューティング
公平な判断を下すための
データサイエンスを学ぼう
国際情報学部（iTL）では，社会を動かすための基礎技術として情報学を学び、さらに社会のルールとしての法学を学びます。いずれも嘘や偽りが許されない世界です。いまの社会においてAIは高度な判断を担い、データサイエンスは事実を客観的に説明する力を持ちます。AIの基本的な原理に関する知識やデータを適切に分析するスキルは、これからの社会を支える人材として必要なものとなるでしょう。AIとデータサイエンスを学び、デタラメやインチキに惑わされず、公平な判断を下せる人間になりましょう。
国際情報学部岡嶋 裕史 教授
【研究分野】
情報ネットワーク
情報セキュリティ
学習支援システム
ゲームのNPC（ノンプレイヤーキャラクター）が活き活きし始めました
どこか人ごとのように考えていたAI・データサイエンスが、いつの間にか社会のすみずみに浸透して使われています。たとえば、休日にゲームをしているときも、私たちはAIの恩恵を受けています。仲間と旅するRPGにAIは不可欠のものになりました。今の美麗なグラフィックで、単に仲間が主人公の動きをトレースするような挙動をしたら、とても不自然に見えてしまいます。NPCが一瞬躊躇した後、あなたの後を追って踵を返すとき、極めて高度なAIが働いています。AIは人の可能性を拡げる翼です。この翼を得て、一緒に楽しい研究をしましょう。
中央大学には
学部の学びと並行して
AIやデータサイエンスを
全学部生が学べる環境があります。
それが
「AI・データサイエンス
全学プログラム」
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AI・データサイエンスと現代社会
⼊学⽣全員に履修していただきたい、⼤学⽣であれば誰もが知っておくべき基礎的な内容を習得する科⽬です。「AI やデータサイエンスがもたらす価値」、「デジタル技術が浸透した社会における課題」を⼤きなテーマとして、データサイエンスの適⽤⽅法や有効性、現代的な課題を学びます。1年次から履修できます。
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AI・データサイエンス総合
私達をとりまく経済社会のなかで AI・データサイエンスがどのように活⽤されているのか、その実践例を複数名の実務家から学びます。対象とする課題の背景説明から必要とされるスキルについての講義を受けたあと、講師との議論を⾏い、総合的な理解を⽬指していきます。1年次から履修できます。
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AI・データサイエンスツール
以下の4科⽬を開講し、1年次から履修できます。
- Ⅰ：表計算ソフトExcelによるデータ活⽤法やAIの中核的技術である機械学習の基本を体験します。
- Ⅱ：汎⽤プログラミング⾔語であるRubyの習得と、Ruby on Railsを用いてウェブアプリケーションを開発し、データサイエンスに応用できるようになることをめざします。
- Ⅲ：プログラムの基礎知識を要することなくビッグデータを分析することができる BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールと、データサイエンスにおける統計に特化したプログラミング⾔語であるRの基礎を理解することを⽬指します。
- Ⅳ：汎⽤的プログラミング⾔語の中で AI・データサイエンスにおける中⼼的な役割を果たしているPythonと、データベース⾔語SQLの基礎を理解することを⽬指します。
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AI・データサイエンス演習
2年次（演習Ａ）、3年次（演習Ｂ）、4年次（演習Ｃ）の3年間で、学部・学年の枠を超えた実践的グループ活動を⾏います。 産業界や科学技術分野、⾝近な社会で取得された現実のデータに基づいて課題発⾒・解決をめざし総合的に活動します。AI・データサイエンスを実地に応用する基礎力を身につけるiDSプログラムの必修科目です。 1年次⽣を対象として募集・選抜し、2年次から履修できます。
「iDS（Intermediate Program for Data Science and
AI）プログラム」は「AI・データサイエンス演習」の受講者を対象として、AIやデータサイエンスの技術や知識を習得し、各学部の専門分野で活用する力を身につける学部横断的プログラムです。
3年間のゼミ活動では、所属ゼミのテーマに沿って、データの収集・分析・考察・活用を行い、データに基づいて課題発見、解決できる力を修得します。ゼミでは主体的な学びが求められ、決して楽な道のりではありませんが、他では味わえない充実感と知識・技術、そして貴重な体験を得ることができるでしょう。
また、演習での課題解決型学修に加えて、基幹科目として位置づけられる「AI・データサイエンスツール」と所属学部の関連科目を体系的に学ぶことで、データ活用に必要な技術や知識に磨きをかけていきます。
国際標準規格のデジタル技術を利用した学習成果やスキルの新しい証明方法として、オープンバッジは世界中にひろがりつつあります。
iDSプログラムを修了した学生には修了証として、本学よりオープンバッジを発行します。
未来に羽ばたこう！この有用なツールを身につけて
コンピュータを利用した手法や技術の進歩は急速に加速しており、皆さんは、かつてないほど数多くの発見と革新的な内容を学ぶチャンスに恵まれています。その代表的なツール（道具）が、AI・データサイエンスです。現代社会は実に多くのデータで溢れています。データを人間の知能を模倣した手法・技術を用いてコンピュータに学習させることで、要求する情報をきわめて短時間で導いてくれる魔法のようなツールがAIです。また、データを加工・分析することでこれまで分からなかった課題や新たな価値を見出すことができるツールがデータサイエンスです。皆さんが大学でAI・データサイエンスを学ぶことで、自身の可能性を広げ、未来に羽ばたくことを期待しています。